Python
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1. 连续变量在Python中的重新分类方法
1.1 基于等宽原则的重编码策略
1.2 依据等频原则的重编码策略
2. 离散变量的重新分类方式
2.1 分类结果为单一指标的情形
2.2 分类结果为多个指标的情形
1. Python连续变量重分类
截断函数
新变量 = pd.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)
# x：待分类的变量
# bins：分段的依据
# right：right=True表示分段后包含右边的数，即左开又闭(X,X]
# labels：分类后新的分类标签，若不修改默认以(X,X]/[X,X) 的格式显示
# 其他参数详见：help(pd.cut)
AI写代码python
运行1.1 等宽重编码
案例 ：
一份以df格式存储的2020年人口统计数据，其数值类型为连续变量，数据范围从0至109695.39。当前需求是将其划分为以下九个区间：0、(0,100]、(100,300]、(300,500
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