python 按照等频分箱并依据好坏客户画出每个分数的分箱趋势图

wangxishi

2020-08-06 阅读量: 7198

想实现依据不同的score1,score2..分别将分数进行排序后分别等频分箱，每个分数等频分5箱，并依据好坏客户指标画图

22.6115

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wangxishi

2020-08-06

我这刚才的代码里面"td_device_proxy"这个字段就相当于“score1”，只是名字不同

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ermutuxia

2020-08-06

data["score1均匀分箱"]=pd.qcut(data["score1"],5,labels=["a","b","c","d","e

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ermutuxia

2020-08-06

你的命令错误的地方应该是data.columns=

["td_device_proxy"]

你要把这一句删掉

后面的命令改为

data["score1均匀分箱"]=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数据框看下：用下面的命令

data.head()

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wangxishi

2020-08-06

数据是这个样子的

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ermutuxia

2020-08-06

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wangxishi

2020-08-06

我从23列中挑选其中的一列【td_device_proxy】进行分箱，但是提示错误，代码如下

data.columns=["td_device_proxy"]

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

提示错误如下：

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ermutuxia

2020-08-06

你试一下下面的代码

import pandas as pd

import numpy as np

#模拟一些数据

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

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

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

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wangxishi

2020-08-06

可以解释下每个位置都需要输入什么参数吗，然后还想根据分箱画图的代码有吗

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ermutuxia

2020-08-07

测试

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ermutuxia

2020-08-06

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

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

上面这两句的意思是导入数据或者生成模拟数据，只要生成一个数据框对象就行，根据你前面的截图，你已经有数据框了，不需要执行这两句。

你需要用到的是下面这句

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

pd.qcut是对变量进行分位数分箱，data1["x1"]是你对哪个变量进行分箱，4是分箱分成4类，labels参数设定这四类的标签，如果不设定就会用0、1、2、3代替。

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