小編給大家分享一下如何使用python計(jì)算百分位數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分箱,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
創(chuàng)新互聯(lián)為企業(yè)級客戶提高一站式互聯(lián)網(wǎng)+設(shè)計(jì)服務(wù),主要包括網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站建設(shè)、app軟件開發(fā)公司、小程序開發(fā)、宣傳片制作、LOGO設(shè)計(jì)等,幫助客戶快速提升營銷能力和企業(yè)形象,創(chuàng)新互聯(lián)各部門都有經(jīng)驗(yàn)豐富的經(jīng)驗(yàn),可以確保每一個作品的質(zhì)量和創(chuàng)作周期,同時每年都有很多新員工加入,為我們帶來大量新的創(chuàng)意。1、簡單易用,與C/C++、Java、C# 等傳統(tǒng)語言相比,Python對代碼格式的要求沒有那么嚴(yán)格;2、Python屬于開源的,所有人都可以看到源代碼,并且可以被移植在許多平臺上使用;3、Python面向?qū)ο?,能夠支持面向過程編程,也支持面向?qū)ο缶幊蹋?、Python是一種解釋性語言,Python寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼,可以直接從源代碼運(yùn)行程序;5、Python功能強(qiáng)大,擁有的模塊眾多,基本能夠?qū)崿F(xiàn)所有的常見功能。
百分位數(shù),如果將一組數(shù)據(jù)從小到大排序,并計(jì)算相應(yīng)的累計(jì)百分位,則某一百分位所對應(yīng)數(shù)據(jù)的值就稱為這一百分位的百分位數(shù)??杀硎緸椋阂唤Mn個觀測值按數(shù)值大小排列。如,處于p%位置的值稱第p百分位數(shù)。
因?yàn)榘俜治粩?shù)是采用等分的方式劃分?jǐn)?shù)據(jù),因此也可用此方法進(jìn)行等頻分箱。
import pandas as pd import numpy as np import random t=pd.DataFrame(columns=['l','s']) #隨機(jī)生成1000個0到999整數(shù) t['l']=[random.randint(0,999) for _range in range(1000)] #定義s為1,便于統(tǒng)計(jì) t['s']=1 #通過np.percentile找到分位點(diǎn) l_bin=[] for i in range(0,101,10): l_bin.append(np.percentile(t['l'],i)) #分位點(diǎn)最后一個數(shù)加上一個極小的數(shù),否則切分后數(shù)字999會標(biāo)記為nan l_bin[-1]+=1/1e10 print('分位點(diǎn):',np.array(l_bin).round(2)) #對隨機(jī)數(shù)進(jìn)行切分,right=False時左閉右開 t['box']=pd.cut(t['l'],l_bin,right=False) tj=t.groupby('box')['s'].agg('sum') print('分箱統(tǒng)計(jì)') print(tj) #生成新的標(biāo)簽 label=[] for i in range(len(l_bin)-1): label.append(str(l_bin[i].round(4))+'+') #原標(biāo)簽和自定義的新標(biāo)簽生成字典 list_box_td=list(set(t['box'])) list_box_td.sort() dict_t=dict(zip(list_box_td,label)) #根據(jù)字典進(jìn)行替換 t['new_box']=t['box'].replace(dict_t) print('新分箱統(tǒng)計(jì)') tj=t.groupby('new_box')['s'].agg('sum') print(tj) del t['s'] print(t.head())
輸出結(jié)果:
分位點(diǎn): [ 0. 90.9 194.6 290. 386. 473.5 589. 688. 783.2 884.2 997. ] 分箱統(tǒng)計(jì) box [0.0, 90.9) 100 [90.9, 194.6) 100 [194.6, 290.0) 99 [290.0, 386.0) 99 [386.0, 473.5) 102 [473.5, 589.0) 99 [589.0, 688.0) 100 [688.0, 783.2) 101 [783.2, 884.2) 100 [884.2, 997.0) 100 Name: s, dtype: int64 新分箱統(tǒng)計(jì) new_box 0.0+ 100 194.6+ 99 290.0+ 99 386.0+ 102 473.5+ 99 589.0+ 100 688.0+ 101 783.2+ 100 884.2+ 100 90.9+ 100 Name: s, dtype: int64 l box new_box 0 253 [194.6, 290.0) 194.6+ 1 468 [386.0, 473.5) 386.0+ 2 130 [90.9, 194.6) 90.9+ 3 476 [473.5, 589.0) 473.5+ 4 656 [589.0, 688.0) 589.0+
可以看出每個分箱內(nèi),約有100個數(shù)字。根據(jù)這個方法,可以自定義一些標(biāo)簽。
補(bǔ)充拓展:python 計(jì)算動態(tài)時點(diǎn)的百分位數(shù)
【說明】
1、動態(tài)時點(diǎn):每次計(jì)算的數(shù)據(jù)框?yàn)榻刂褂诋?dāng)前行的數(shù)據(jù),即累計(jì)行(多次計(jì)算);
2、靜態(tài)時點(diǎn)(當(dāng)前時間):計(jì)算的數(shù)據(jù)框?yàn)樗行校ㄒ淮斡?jì)算);
【代碼】
test = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, size=10), columns=['value']) # 生成[1,10]的隨機(jī)整數(shù) test['pct_sf'] = test.index.map(lambda x: test.ix[:x].value.rank(pct=True)[x]) # 動態(tài)時點(diǎn) test['pct'] = test.value.rank(pct=True) # 當(dāng)前時點(diǎn) test
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當(dāng)前標(biāo)題:如何使用python計(jì)算百分位數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分箱-創(chuàng)新互聯(lián)
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