1、什么是数据离散化？
连续属性的离散化，就是将连续属性的值域划分为若干个离散的区间。最后用不同的符号或整数值，代表每个子区间的属性值。
2、为什么要进行数据离散化？
数据离散化可以有效的降低时间复杂度和内存开销。
对于某些机器学习算法来说，像决策树、随机森林、朴素贝叶斯。他们的数据集大多数都是针对的离散型数据。因此做出有效的数据离散化，对于降低计算复杂度和提高算法准确率有很重要的影响。
离散型数据更容易理解。针对收入字段，一个人是3000，一个人是20000。如果将收入看成一个连续型变量，对于这么多数字，我们需要通过数字层面的比较才能知道，谁属于高薪，谁属于低薪，看起来并不直观。如果将收入转换为离散化数据类型(低薪、中薪、高薪)，就能够很清楚的看出原始数字的含义。
离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：对于年龄这个特征，如果年龄>30是1，否则0。假如特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰。
更多数据离散化的内容，可以参考如下文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91181935
3、怎么进行数据离散化？
对于获取到的数据集，会有很多个特征，也就是我们常说的字段。有的特征是连续性数据类型，有的数据本身就是离散型数据变量。
已经是离散型数据变量，我们不用管。但是对于连续性数据变量，如果需要进行数据离散化，应该怎么办？
1）pd.cut()和pd.qcut()的参数说明
qcut()：表示自动分组，一般用的不太多。
cut()：表示自定义分组，这个用的最多。
语法：pd.cut(x, bins=, labels=, right=, )
x表示一个序列(列表、Series等)，也就是我们想要离散化的数据类型。
bins在定义分组的时候，可以传入一个序列，进行自定义分组。
labels表示给每个分组起别名。
right=False表示左闭右开区间。默认是right=True表示左开右闭区间。
pd.cut()一般会与value_counts()进行搭配使用，用于统计每个分组的个数。
2）pd.cut()和pd.qcut()的使用说明
① pd.qcut()的使用说明
x = [165,174,160,180,159,163,192,184] s = pd.Series(x,index=["NO1:165","NO1:174","NO1:160","NO1:180",\ "NO1:159","NO1:163","NO1:192","NO1:184"]) s_qcut = pd.qcut(s,3) print(s_qcut)
结果如下：
② pd.cut()的使用说明
x = [165,174,160,180,159,163,192,184] s = pd.Series(x,index=["NO1:165","NO1:174","NO1:160","NO1:180",\ "NO1:159","NO1:163","NO1:192","NO1:184"]) s_cut = pd.cut(s,bins=[150,165,180,195]) print(s_cut) # 添加labels参数后 x = [165,174,160,180,159,163,192,184] s = pd.Series(x,index=["NO1:165","NO1:174","NO1:160","NO1:180",\ "NO1:159","NO1:163","NO1:192","NO1:184"]) s_cut = pd.cut(s,bins=[150,165,180,195],labels=["低","中","高"]) print(s_cut) # 添加right参数后 x = [165,174,160,180,159,163,192,184] s = pd.Series(x,index=["NO1:165","NO1:174","NO1:160","NO1:180",\ "NO1:159","NO1:163","NO1:192","NO1:184"]) s_cut = pd.cut(s,bins=[150,165,180,195],labels=["低","中","高"],right=False) print(s_cut)
结果如下：
3）pd.cut()配合value_counts()使用
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei" plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = [165,174,160,180,159,163,192,184] s = pd.Series(x,index=["NO1:165","NO1:174","NO1:160","NO1:180",\ "NO1:159","NO1:163","NO1:192","NO1:184"]) s_cut = pd.cut(s,bins=[150,165,180,195],labels=["低","中","高"],right=False) count = s_cut.value_counts() print(count) count.plot(kind="bar") plt.xticks(rotation=360)
结果如下：
4、离散化数据的后期处理(one-hot编码)
不管是连续性数据变量，还是离散型数据编码，都是数据的一个特征，都有它独特的含义。但是对于离散型数据编码，一般展现出来的是文本字符串，我们虽然认识，但是机器不认识，因此在处理这些数据的时候，就需要将其变成数字。
比如说，我们有这样两组数据。一组数据代表的是性别，一组数据代表的是物种，另外一组数据代表的是毛发。如下所示。
从图中可以看出。对于性别来说，不是男、就是女，一般的处理方式都是采取二值编码，即“男=1”，“女=0”。对于物种来说，有很多个物种，图中我们采取的是1，2，3…这种格式的编码。对于毛发来说，我们采取的也是1，2，3…这种格式的编码。
但是很显然不太合适，对于性别、物种来说，采用图中的编码方式，很显然3>2>1>0，计算机会将这样的数字会等效看代，因为存在着一种大小关系。但是对于毛发、学历来说，采用这种编码方式，却是可以的，因此毛发有多有少，学历有高有低，因此不同的数字大小，表示等级的不同。
因此，我们需要使用one-hot编码处理一下，最终效果如下。
1）pd.get_dummies(data,prefix=)的使用
data表示数组、Series或DataFrame。
prefix表示给分组加前缀。
① data传入一个Series
x = [165,174,160,180,159,163,192,184] s = pd.Series(x,index=["NO1:165","NO1:174","NO1:160","NO1:180",\ "NO1:159","NO1:163","NO1:192","NO1:184"]) s_cut = pd.cut(s,bins=[150,165,180,195],labels=["低","中","高"]) print(s_cut) pd.get_dummies(s_cut)
结果如下：
② data传入一个DataFrame
df = pd.DataFrame({"性别":["男","女","男"], "物种":["主","狗","猫"]}) print(df) pd.get_dummies(df)
结果如下：
