使用python 计算百分位数实现数据分箱代码

对于百分位数，相信大家都比较熟悉，以下解释源引自百度百科。

百分位数，如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为：一组n个观测值按数值大小排列。如，处于p%位置的值称第p百分位数。

因为百分位数是采用等分的方式划分数据，因此也可用此方法进行等频分箱。

import pandas as pd
import numpy as np
import random
t=pd.DataFrame(columns=['l','s'])
#随机生成1000个0到999整数
t['l']=[random.randint(0,999) for _range in range(1000)]
#定义s为1，便于统计
t['s']=1
#通过np.percentile找到分位点
l_bin=[]
for i in range(0,101,10):
 l_bin.append(np.percentile(t['l'],i))
#分位点最后一个数加上一个极小的数，否则切分后数字999会标记为nan
l_bin[-1]+=1/1e10
print('分位点:',np.array(l_bin).round(2))
#对随机数进行切分，right=False时左闭右开
t['box']=pd.cut(t['l'],l_bin,right=False)
tj=t.groupby('box')['s'].agg('sum')
print('分箱统计')
print(tj)
#生成新的标签
label=[]
for i in range(len(l_bin)-1):
 label.append(str(l_bin[i].round(4))+'+')
#原标签和自定义的新标签生成字典 
list_box_td=list(set(t['box']))
list_box_td.sort()
dict_t=dict(zip(list_box_td,label))
#根据字典进行替换
t['new_box']=t['box'].replace(dict_t)
print('新分箱统计')
tj=t.groupby('new_box')['s'].agg('sum')
print(tj)
del t['s']
print(t.head())

输出结果：

分位点: [ 0. 90.9 194.6 290. 386. 473.5 589. 688. 783.2 884.2
 997. ]
分箱统计
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
新分箱统计
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+

可以看出每个分箱内，约有100个数字。根据这个方法，可以自定义一些标签。

补充拓展：python 计算动态时点的百分位数

【说明】

1、动态时点：每次计算的数据框为截止于当前行的数据，即累计行（多次计算）；

2、静态时点（当前时间）：计算的数据框为所有行（一次计算）；

【代码】

test = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, size=10), columns=['value']) # 生成[1,10]的随机整数
test['pct_sf'] = test.index.map(lambda x: test.ix[:x].value.rank(pct=True)[x]) # 动态时点
test['pct'] = test.value.rank(pct=True) # 当前时点
test

以上这篇使用python 计算百分位数实现数据分箱代码就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持python博客。