Python Pandas学习之数据离散化与合并详解

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 DataFrame
  • prefix: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")

Python Pandas学习之数据离散化与合并详解_第1张图片

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)

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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: DataFrame
  • right: 另一个DataFrame
  • on: 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'])

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左连接

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

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右连接

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

Python Pandas学习之数据离散化与合并详解_第5张图片

外链接

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

Python Pandas学习之数据离散化与合并详解_第6张图片

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