如何使用python計算百分位數實現數據分箱

小編給大家分享一下如何使用python計算百分位數實現數據分箱，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

Python的優點有哪些

1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統語言相比，Python對代碼格式的要求沒有那么嚴格；2、Python屬于開源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺上使用；3、Python面向對象，能夠支持面向過程編程,也支持面向對象編程；4、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序；5、Python功能強大，擁有的模塊眾多，基本能夠實現所有的常見功能。

百分位數，如果將一組數據從小到大排序，并計算相應的累計百分位，則某一百分位所對應數據的值就稱為這一百分位的百分位數。可表示為：一組n個觀測值按數值大小排列。如，處于p%位置的值稱第p百分位數。

因為百分位數是采用等分的方式劃分數據，因此也可用此方法進行等頻分箱。

import pandas as pd
import numpy as np
import random
t=pd.DataFrame(columns=['l','s'])
#隨機生成1000個0到999整數
t['l']=[random.randint(0,999) for _range in range(1000)]
#定義s為1，便于統計
t['s']=1
#通過np.percentile找到分位點
l_bin=[]
for i in range(0,101,10):
 l_bin.append(np.percentile(t['l'],i))
#分位點最后一個數加上一個極小的數，否則切分后數字999會標記為nan
l_bin[-1]+=1/1e10
print('分位點:',np.array(l_bin).round(2))
#對隨機數進行切分，right=False時左閉右開
t['box']=pd.cut(t['l'],l_bin,right=False)
tj=t.groupby('box')['s'].agg('sum')
print('分箱統計')
print(tj)
#生成新的標簽
label=[]
for i in range(len(l_bin)-1):
 label.append(str(l_bin[i].round(4))+'+')
#原標簽和自定義的新標簽生成字典 
list_box_td=list(set(t['box']))
list_box_td.sort()
dict_t=dict(zip(list_box_td,label))
#根據字典進行替換
t['new_box']=t['box'].replace(dict_t)
print('新分箱統計')
tj=t.groupby('new_box')['s'].agg('sum')
print(tj)
del t['s']
print(t.head())

輸出結果：

分位點: [ 0. 90.9 194.6 290. 386. 473.5 589. 688. 783.2 884.2
 997. ]
分箱統計
box
[0.0, 90.9)  100
[90.9, 194.6)  100
[194.6, 290.0)  99
[290.0, 386.0)  99
[386.0, 473.5) 102
[473.5, 589.0)  99
[589.0, 688.0) 100
[688.0, 783.2) 101
[783.2, 884.2) 100
[884.2, 997.0) 100
Name: s, dtype: int64
新分箱統計
new_box
0.0+  100
194.6+  99
290.0+  99
386.0+ 102
473.5+  99
589.0+ 100
688.0+ 101
783.2+ 100
884.2+ 100
90.9+  100
Name: s, dtype: int64
  l    box new_box
0 253 [194.6, 290.0) 194.6+
1 468 [386.0, 473.5) 386.0+
2 130 [90.9, 194.6) 90.9+
3 476 [473.5, 589.0) 473.5+
4 656 [589.0, 688.0) 589.0+

可以看出每個分箱內，約有100個數字。根據這個方法，可以自定義一些標簽。

補充拓展：python 計算動態時點的百分位數

【說明】

1、動態時點：每次計算的數據框為截止于當前行的數據，即累計行（多次計算）；

2、靜態時點（當前時間）：計算的數據框為所有行（一次計算）；

【代碼】

test = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, size=10), columns=['value']) # 生成[1,10]的隨機整數
test['pct_sf'] = test.index.map(lambda x: test.ix[:x].value.rank(pct=True)[x]) # 動態時點
test['pct'] = test.value.rank(pct=True) # 當前時點
test

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