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一、分箱操作

### --- 分箱操作
~~~     # 分箱操作就是将连续数据转换为分类对应物的过程。⽐如将连续的身⾼数据划分为：矮中⾼。
~~~     # 分箱操作分为等距分箱和等频分箱。
~~~     # 分箱操作也叫⾯元划分或者离散化。

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,150,size = (100,3)),
                  columns=['Python','Tensorflow','Keras'])
# 1、等宽分箱
pd.cut(df.Python,bins = 3)
# 指定宽度分箱
pd.cut(df.Keras,                                                # 分箱数据
       bins = [0,60,90,120,150],                                # 分箱断点
       right = False,                                           # 左闭右开
       labels=['不及格','中等','良好','优秀'])                  # 分箱后分类
# 2、等频分箱
pd.qcut(df.Python,q = 4,                                        # 4等分
labels=['差','中','良','优'])                                   # 分箱后分类

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Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of life.It sinks, and I am ready to depart

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