1 数据离散化

1.1 为什么要离散化

连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。

1.2 什么是数据的离散化

连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值。

离散化有很多种方法，下面距离一种最简单的方式去操作。

原始人的身高数据：165，174，160，180，159，163，192，184假设按照身高分几个区间段：150-165，165-180,180~195

这样我们将数据分到了三个区间段，我可以对应的标记为矮、中、高三个类别，最终要处理成一个"哑变量"矩阵。

1.3 举例股票的涨跌幅离散化

下面对股票每日的涨跌幅度进行离散化

1.3.1 读取股票的数据

先读取股票的数据，筛选出涨跌幅度的数据

data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv") p_change= data['p_change']

1.3.2 将股票涨跌幅数据进行分组

使用的api：

pd.qcut(data, q)： 对数据进行分组将数据分组，一般会与value_counts搭配使用，统计每组的个数series.value_counts()：统计分组次数

自定义区间分组：

pd.cut(data, bins) # 自己指定分组区间 bins = [-20, -7, -5, -3, 0, 3, 5, 7, 20] p_counts = pd.cut(p_change, bins)

1.3.3 股票涨跌幅分组数据变成one-hot编码

什么是one-hot编码 把每个类别生成一个布尔列，这些列中只有一列可以为这个样本取值为1.其又被称为热编码。

pandas.get_dummies(data, prefix=None)

data:array-like, Series, or DataFrameprefix:分组名字 bins = [-20, -7, -5, -3, 0, 3, 5, 7, 20] p_counts = pd.cut(p_change, bins) # 得出one-hot编码矩阵 dummies = pd.get_dummies(p_counts, prefix = "涨跌幅度")

2 数据合并

如果你的数据由多张表组成，那么有时候需要将不同的内容合并在一起分析。

2.1 pd.concat实现数据合并

pd.concat([data1, data2], axis=1) 按照行或列进行合并,axis=0为列索引，axis=1为行索引

比如我们将刚才处理好的one-hot编码与原数据合并

# 按照行索引进行 pd.concat([data, dummies], axis=1)

2.2 pd.merge

pd.merge(left, right, how=‘inner’, on=None) 可以指定按照两组数据的共同键值对合并或者左右各自left: DataFrameright: 另一个DataFrameon: 指定的共同键how:按照什么方式连接，连接方式和数据库类似分为内连接，外连接，左连接，右连接

2.2.1 pd.merge合并

left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}) right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}) # 默认内连接 result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])

左连接 result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])

右连接 result = pd.merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2'])

外链接 result = pd.merge(left, right, how='outer', on=['key1', 'key2'])

创作不易，白嫖不好，各位的支持和认可，就是我创作的最大动力，我们下篇文章见！

Dragon少年 | 文

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