Python实现对相同数据分箱的小技巧分享
时间：2023-01-08 11:12:34|栏目：Python代码|点击： 次
前言
博主最近工作中刚好用到数据分箱操作（对相同数据进行遍历比较，避免了全部遍历比较，大大减少了电脑IO次数，提高程序运行速度），翻了很多博文都没有找到解决方法，写一下我自己的解决思路！！！
什么是分箱？
简单点说就是将不同的东西，按照特定的条件放到一个指定容器里，比如水果 把绿色的放一个篮子里，红色一个篮子等等，这个篮子就是箱，而水果就是数据 颜色就是条件
什么样式的数据要进行分箱
数据主要分为连续变量和分类变量，分箱的操作主要针对于连续变量。
为什么要对数据进行分箱操作
稳定性，时间复杂度，看的舒服，提高准确度 等等
思路
先给定 last 为列表第一个（并存入temp列表）,将后面的数据从第二个开始与 last 比较，如果相同存入 temp 中。
当不相同时，则将 last 切换为 不同的那个数（并存入temp），并将 temp列表 放入一个空列表中。
类型一：数字
实现效果
[1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,5,5,5,5,5] # 转变为 [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5, 5, 5, 5]]
代码实现
box = [1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,5,5,5,5,5]
last = box[0]
temp = [box[0]]
box_list = [temp]
for a in box[1::]:
if a == last:
temp.append(a)
else:
last = a
temp = [a]
box_list.append(temp)
print(box_list) # [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5, 5, 5, 5]]
# 实现按每一个分箱列表遍历数据（而不用全部遍历）
for boxs in box_list:
for i in boxs:
print(i)
类型二：元组
实现效果
box = [('小黑','20','四川'),('小黑','21','北京'),('张三','18','上海'),('张三','22','上海'),('张三','30','北京'),('李四','10','广州')]
# 实现把名字相同的元组放入一个列表
[[('小黑', '20', '四川'), ('小黑', '21', '北京')], [('张三', '18', '上海'), ('张三', '22', '上海'), ('张三', '30', '北京')], [('李四', '10', '广州')]]
代码实现
box = [('小黑','20','四川'),('小黑','21','北京'),('张三','18','上海'),('张三','22','上海'),('张三','30','北京'),('李四','10','广州')]
last = box[0][0]
temp = [box[0]]
box_list = [temp]
for a in box[1::]:
if a[0] == last:
temp.append(a)
else:
last = a[0]
temp = [a]
box_list.append(temp)
print(box_list)
# 实现按每一个分箱列表遍历数据（而不用全部遍历）
for boxs in box_list:
for i in boxs:
print(i[0]) # 0取的姓名，1取年龄，3取地址
附：利用Python的cut方法可以对数据进行分箱。
import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame # 随机生成一组数据 score_list = np.random.randint(25,100,size = 20) # 随机生成最小值25，最大值100的20个数据 # 分箱的区间 bins = [0,59,70,80,100] # 分箱 score_cat = pd.cut(score_list,bins) # 统计不同区间的个数 pd.value_counts(score_cat) # 生成一个空的DataFrame df = DataFrame() df['Score'] = score_list df['Name'] = [pd.util.testing.rands(5) for i in range(20)] # 生成20个姓名 df['Categories'] =pd.cut(df['Score'],bins,labels = ['不及格','一般','优秀','厉害']) # labels对应的是bins的
总结
