利用Python中的bins()函数进行数据分箱：实战技巧大揭秘

bins()函数是Python中用于进行数据分箱的函数之一。数据分箱是将连续变量离散化为一组离散的区间，有助于数据分析和建模。

bins()函数的用法如下：

numpy.histogram_bin_edges(a, bins='auto', range=(a.min(), a.max()), weights=None)

其中，a是输入的一维数组；bins是箱子的个数或者用于指定分箱的数组；range是用于指定数据范围的元组；weights是用于指定权重的数组。

bins()函数返回的是一个一维数组，表示每个箱子的边界。

下面通过一个例子来展示bins()函数的使用。

假设我们有以下一维数组：

data = [1, 5, 7, 10, 12, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50]

我们希望将这些数据进行分箱，分为3个箱子。可以使用bins()函数来实现。

import numpy as np

data = np.array([1, 5, 7, 10, 12, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50])

bins = np.histogram_bin_edges(data, bins=3)

print(bins)

运行结果：

[ 1.         17.33333333 33.66666667 50.        ]

可以看到，bins()函数返回了分箱的边界，即[1, 17.33333333, 33.66666667, 50]。

利用bins()函数返回的分箱边界，我们可以使用pandas的cut()函数将数据分箱，如下所示：

import pandas as pd

data = pd.cut(data, bins=bins, labels=False)

print(data)

运行结果：

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]
Categories (3, int64): [0 < 1 < 2]

可以看到，数据已经被成功分为3个箱子，并且每个数据都被标记为了对应的箱子编号。

通过以上的例子，我们可以看到，bins()函数是进行数据分箱的一个很有用的工具。它提供了灵活的参数设置，帮助我们更方便地对数据进行分箱和离散化操作，为后续的数据分析和建模提供便利。