Pandas数据存储的示例分析

Pandas数据存储的示例分析

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数据的存储

数据可以有两种类型-连续的和离散的，这取决于我们的分析要求。有时我们不需要连续变量中的精确值，但需要它所属的群体。

例如，你的数据中有一个连续变量，年龄。但你需要一个年龄组来进行分析，比如儿童、青少年、成人、老年人。实际上，Binning非常适合解决我们这里的问题。

为了执行Binning，我们使用cut()函数。这对于从连续变量到离散变量非常有用。

importpandasaspddf=pd.read_csv('titanic.csv')fromsklearn.utilsimportshuffle#随机化df=shuffle(df,random_state=42)df.head()bins=[0,4,17,65,99]labels=['Toddler','Child','Adult','Elderly']category=pd.cut(df['Age'],bins=bins,labels=labels)df.insert(2,'AgeGroup',category)df.head()df['AgeGroup'].value_counts()df.isnull().sum()

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