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【python】pandasとnumpyでビニング処理(ビン分割処理)

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ビニング処理(ビン分割処理)とは、

連続する値を値の境界で分割する処理です。

例えば、テストの点数でA、B、Cランクに分けたりするのが

イメージしやすいですかねー。

そしてこの手の処理は自前で書けなくもないですが、

pandasやnumpyでサクッとできてしまいますので、

車輪の再開発は不要です。

pandasのビニング処理

これだけです。

結果は以下のようになります。

データとしてはxというカラムに1〜99までのデータが入っていて、

それを4分割し、それぞれA、B、C、Dとラベルをつける処理になります。

分割数は、pd.qcutの第2引数で指定します。

この場合だと25%、50%、75%、100%でグループ分けされるようなイメージです。

numpyのビニング処理

pandasなんて使ってないよー。

ただの配列データも同じようにできないのー?となったらnumpyの出番です。

まずはnp.histogramで境界を決定します。

第1引数に配列データ、binsに分割数を渡します。

すると、以下のようなデータが返却されます。

最初のarrayは、各分割にいくつの要素があるか

2番目のarrayには、境界値が返却されます。

この結果を用いて、np.digitizeしていきます。

第1引数は配列データ、

第2引数に境界値、

最後のrightですが、これは最後の要素をどちらに含めるか?になります。

また、histgram[1][1:]としているのは、

histgramの境界値には必ず最初の要素だけを含むグループができてしまいます。

その状態でdigitizeしてしまうと同じように最初のグループが別にできてしまうので、

[1:]として最初の要素を省いています。

4分割した場合、境界値の最後の要素は別の分割になり、

5分割になってしまうのですが、これをTrueとすることで4つ目のグループに

含めますよーということになります。

ただ、このnp.digitizeの戻り値は以下のように各要素がどのグループに

属するか?という情報しか返ってきません。

では、どうするか?というと、

こんな感じでグループごとに配列化してあげると良いかなと思います。

これで以下のように返ってきます。

もしかすると、あまり使用する機会にめぐりあわないかもしれませんが、

こんなことも出来たんだ!という発見の共有でした!

それでは!!!

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20代前半までは東京で音楽をやりながら両手の指以上の業種でアルバイト生活をしていましたが、某大手プロバイダのテレアポのバイトでPCの知識の無さに愕然とし、コンピュータをもっと知りたい!と思ったことをきっかけに25歳の時にITの世界に未経験で飛び込みました。
紆余曲折を経て、現在は個人事業主としてお仕事させていただいており、10年ほどになります。
web制作から企業システム構築、ツール開発など、フロントエンドもバックエンドもサーバーもDBAも依頼があれば何でもやってきた雑食系エンジニアです。

今風にいうとフルスタックエンジニアということになるのかしら??

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