在python 较新的版本中，pandas.qcut()这个函数中是有duplicates这个参数的，它能解决在等频分箱中遇到的重复值过多引起报错的问题；
在比较旧版本的python中，提供一下解决办法：
import pandas as pd def pct_rank_qcut(series, n): ''' series：要分箱的列 n：箱子数 ''' edages = pd.series([i/n for i in range(n)] # 转换成百分比 func = lambda x: (edages >= x).argmax() #函数：(edages >= x)返回fasle/true列表中第一次出现true的索引值 return series.rank(pct=1).astype(float).apply(func) #series.rank(pct=1)每个值对应的百分位数，最终返回对应的组数;rank()函数传入的数据类型若为object，结果会有问题，因此进行了astype
补充拓展：Python数据离散化:等宽及等频
在处理数据时，我们往往需要将连续性变量进行离散化，最常用的方式便是等宽离散化，等频离散化，在此处我们讨论离散化的概念，只给出在python中的实现以供参考
1. 等宽离散化
使用pandas中的cut()函数进行划分
import numpy as np
import pandas as pd
# Discretization: Equal Width #
# Datas: Sample * Feature
def Discretization_EqualWidth(K, Datas, FeatureNumber):
DisDatas = np.zeros_like(Datas)
for i in range(FeatureNumber):
DisOneFeature = pd.cut(Datas[:, i], K, labels=range(1, K+1))
DisDatas[:, i] = DisOneFeature
return DisDatas
2. 等频离散化
pandas中有qcut()可以使用，但是边界易出现重复值，如果为了删除重复值设置 duplicates=‘drop'，则易出现于分片个数少于指定个数的问题，因此在此处不使用qcut()
import numpy as np
import pandas as pd
# Discretization: Equal Frequency #
# vector: single feature
def Rank_qcut(vector, K):
quantile = np.array([float(i) / K for i in range(K + 1)]) # Quantile: K+1 values
funBounder = lambda x: (quantile >= x).argmax()
return vector.rank(pct=True).apply(funBounder)
# Discretization: Equal Frequency #
# Datas: Sample * Feature
def Discretization_EqualFrequency(K, Datas, FeatureNumber):
DisDatas = np.zeros_like(Datas)
w = [float(i) / K for i in range(K + 1)]
for i in range(FeatureNumber):
DisOneFeature = Rank_qcut(pd.Series(Datas[:, i]), K)
#print(DisOneFeature)
DisDatas[:, i] = DisOneFeature
return DisDatas
以上这篇基于python 等频分箱qcut问题的解决就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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