python - 使用 Pandas 进行二维分箱

Question

所以我有两组特征，我希望对它们进行分类（分类），然后组合起来创建一个新特征。这与将坐标分类为地图上的网格没有什么不同。

问题是特征分布不均匀，我想pandas.qcut()在对两个特征/坐标进行分箱（如 with ）时使用分位数。

有没有比qcut()对这两个特征都做然后连接结果标签更好的方法？

Answer 1

创建一个笛卡尔积分类。

考虑数据框df

df = pd.DataFrame(dict(A=np.random.rand(20), B=np.random.rand(20)))

           A         B
0   0.538186  0.038985
1   0.185523  0.438329
2   0.652151  0.067359
3   0.746060  0.774688
4   0.373741  0.009526
5   0.603536  0.149733
6   0.775801  0.585309
7   0.091238  0.811828
8   0.504035  0.639003
9   0.671320  0.132974
10  0.619939  0.883372
11  0.301644  0.882258
12  0.956463  0.391942
13  0.702457  0.099619
14  0.367810  0.071612
15  0.454935  0.651631
16  0.882029  0.015642
17  0.880251  0.348386
18  0.496250  0.606346
19  0.805688  0.401578

我们可以创建新的分类pd.qcut

d1 = df.assign(
    A_cut=pd.qcut(df.A, 2, labels=[1, 2]),
    B_cut=pd.qcut(df.B, 2, labels=list('ab'))
)

           A         B A_cut B_cut
0   0.538186  0.038985     1     a
1   0.185523  0.438329     1     b
2   0.652151  0.067359     2     a
3   0.746060  0.774688     2     b
4   0.373741  0.009526     1     a
5   0.603536  0.149733     1     a
6   0.775801  0.585309     2     b
7   0.091238  0.811828     1     b
8   0.504035  0.639003     1     b
9   0.671320  0.132974     2     a
10  0.619939  0.883372     2     b
11  0.301644  0.882258     1     b
12  0.956463  0.391942     2     a
13  0.702457  0.099619     2     a
14  0.367810  0.071612     1     a
15  0.454935  0.651631     1     b
16  0.882029  0.015642     2     a
17  0.880251  0.348386     2     a
18  0.496250  0.606346     1     b
19  0.805688  0.401578     2     b

您可以使用元组创建笛卡尔积分类

d2 = d1.assign(cartesian=pd.Categorical(d1.filter(regex='_cut').apply(tuple, 1)))
print(d2)

           A         B A_cut B_cut cartesian
0   0.538186  0.038985     1     a    (1, a)
1   0.185523  0.438329     1     b    (1, b)
2   0.652151  0.067359     2     a    (2, a)
3   0.746060  0.774688     2     b    (2, b)
4   0.373741  0.009526     1     a    (1, a)
5   0.603536  0.149733     1     a    (1, a)
6   0.775801  0.585309     2     b    (2, b)
7   0.091238  0.811828     1     b    (1, b)
8   0.504035  0.639003     1     b    (1, b)
9   0.671320  0.132974     2     a    (2, a)
10  0.619939  0.883372     2     b    (2, b)
11  0.301644  0.882258     1     b    (1, b)
12  0.956463  0.391942     2     a    (2, a)
13  0.702457  0.099619     2     a    (2, a)
14  0.367810  0.071612     1     a    (1, a)
15  0.454935  0.651631     1     b    (1, b)
16  0.882029  0.015642     2     a    (2, a)
17  0.880251  0.348386     2     a    (2, a)
18  0.496250  0.606346     1     b    (1, b)
19  0.805688  0.401578     2     b    (2, b)

如果您愿意，您甚至可以为他们宣布订购。