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2020-08-06 閱讀量: 8268
python 按照等頻分箱并依據(jù)好壞客戶畫出每個分數(shù)的分箱趨勢圖

想實現(xiàn)依據(jù)不同的score1,score2..分別將分數(shù)進行排序后分別等頻分箱，每個分數(shù)等頻分5箱，并依據(jù)好壞客戶指標畫圖

image.png


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9
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評論(6)

發(fā)表評論
wangxishi
2020-08-06

我這剛才的代碼里面"td_device_proxy"這個字段就相當于“score1”，只是名字不同

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ermutuxia
2020-08-06
data["score1均勻分箱"]=pd.qcut(data["score1"],5,labels=["a","b","c","d","e


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ermutuxia
2020-08-06

你的命令錯誤的地方應(yīng)該是data.columns=

["td_device_proxy"]

你要把這一句刪掉

后面的命令改為

data["score1均勻分箱"]=pd.qcut(data["td_device_proxy"],5,labels=["a","b","c","d","e


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ermutuxia
2020-08-06

你把你的data數(shù)據(jù)框看下：用下面的命令

data.head()


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wangxishi
2020-08-06

數(shù)據(jù)是這個樣子的

image.png

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ermutuxia
2020-08-06

image.png

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wangxishi
2020-08-06

我從23列中挑選其中的一列【td_device_proxy】進行分箱，但是提示錯誤，代碼如下

data.columns=["td_device_proxy"]

data["td_device_proxy均勻分箱"]=pd.qcut(data["td_device_proxy"],5,labels=["a","b","c","d","e"])

提示錯誤如下：

image.png

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ermutuxia
2020-08-06

你試一下下面的代碼

import pandas as pd

import numpy as np

#模擬一些數(shù)據(jù)

data1=pd.DataFrame(np.random.random_integers(1,1000,(100,3)))

data1.columns=["x1","x2","x3"]

data1["x1均勻分箱"]=pd.qcut(data1["x1"],4,labels=["a","b","c","d"])


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wangxishi
2020-08-06

可以解釋下每個位置都需要輸入什么參數(shù)嗎，然后還想根據(jù)分箱畫圖的代碼有嗎

image.png


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ermutuxia
2020-08-07

測試

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ermutuxia
2020-08-06

data1=pd.DataFrame(np.random.random_integers(1,1000,(100,3)))

data1.columns=["x1","x2","x3"]

上面這兩句的意思是導(dǎo)入數(shù)據(jù)或者生成模擬數(shù)據(jù)，只要生成一個數(shù)據(jù)框?qū)ο缶托?，根?jù)你前面的截圖，你已經(jīng)有數(shù)據(jù)框了，不需要執(zhí)行這兩句。

你需要用到的是下面這句

data1["x1均勻分箱"]=pd.qcut(data1["x1"],4,labels=["a","b","c","d"])

pd.qcut是對變量進行分位數(shù)分箱，data1["x1"]是你對哪個變量進行分箱，4是分箱分成4類，labels參數(shù)設(shè)定這四類的標簽，如果不設(shè)定就會用0、1、2、3代替。

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