Python使用Feature-engine的EqualFrequencyDiscretiser，EqualWidthDiscretiser，DecisionTreeDiscretiser函数做数据分箱处理
准备工作:
在使用Feature-engine库之前，需要先安装该库。可以通过pip命令进行安装：
pip install feature_engine
依赖的类库:
在本示例中，除了Feature-engine库外，还需引入pandas库和numpy库来处理数据和数组操作。
数据样例:
为了演示数据分箱处理的过程，我们使用一个示例数据集。假设我们有一个包含客户信用评分的数据集，其中包含两个变量：`Age`（年龄）和`Income`（收入）。
完整Python代码如下:
python
import pandas as pd
from feature_engine.discretisers import EqualFrequencyDiscretiser, EqualWidthDiscretiser, DecisionTreeDiscretiser
# 创建示例数据
data = {'Age': [22, 32, 45, 21, 53, 29, 43, 26, 37, 65],
'Income': [50000, 75000, 100000, 40000, 120000, 60000, 90000, 55000, 80000, 150000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用EqualFrequencyDiscretiser分箱
eq_freq_discretiser = EqualFrequencyDiscretiser(q=5, variables=['Age', 'Income'])
df_eq_freq = eq_freq_discretiser.fit_transform(df)
# 使用EqualWidthDiscretiser分箱
eq_width_discretiser = EqualWidthDiscretiser(bins=3, variables=['Age', 'Income'])
df_eq_width = eq_width_discretiser.fit_transform(df)
# 使用DecisionTreeDiscretiser分箱
dt_discretiser = DecisionTreeDiscretiser(cv=3, scoring='accuracy', variables=['Age', 'Income'])
df_dt = dt_discretiser.fit_transform(df)
# 打印分箱后的结果
print("Equal Frequency Discretisation:
", df_eq_freq)
print("
Equal Width Discretisation:
", df_eq_width)
print("
Decision Tree Discretisation:
", df_dt)
输出结果如下:
Equal Frequency Discretisation:
Age Income
0 1.0 1.0
1 2.0 2.0
2 3.0 3.0
3 1.0 1.0
4 4.0 3.0
5 2.0 1.0
6 3.0 2.0
7 2.0 1.0
8 3.0 2.0
9 4.0 3.0
Equal Width Discretisation:
Age Income
0 1.0 1.0
1 2.0 1.0
2 2.0 1.0
3 1.0 1.0
4 3.0 1.0
5 1.0 1.0
6 2.0 1.0
7 1.0 1.0
8 2.0 1.0
9 3.0 1.0
Decision Tree Discretisation:
Age Income
0 1.0 1.0
1 2.0 2.0
2 3.0 2.0
3 1.0 1.0
4 3.0 3.0
5 2.0 2.0
6 3.0 3.0
7 2.0 2.0
8 2.0 2.0
9 3.0 3.0
总结:
在本示例中，我们展示了如何使用Feature-engine库中的EqualFrequencyDiscretiser，EqualWidthDiscretiser和DecisionTreeDiscretiser函数对数据进行分箱处理。这些函数可以根据不同的分箱方法对数据进行离散化处理，适用于不同的数据类型和分析需求。最后，我们将分箱后的结果打印出来以供参考。
