python 离散型数据怎么量化python 离散型数据量化离散函数python的方法可以采用变量转换方法来解决离散函数python，分类数据和连续数据需要参与模型计算离散函数python，并且通常会转换为数值数据 。
当然，某些算法允许这些数据直接参与计算，例如分类算法中的决策树和关联规则 。将非数字数据转换为数字数据的最佳方法是将所有类别或有序变量的范围从一列多值形式转换为仅包含真值的多列 。可以将True值传递给True ， False或0、1 。这种符号转换方法有时称为真值转换 。
具体代码是离散函数python：
import pandas as pddata = https://www.04ip.com/post/[.
['yellow', 'S', 10.1, 'class1'].
['red', 'M', 13.5, 'class1'].
['red', 'M', 15.1, 'class2'].
['blue', 'XL', 15.3, 'class2'.
df = pd.DataFrame(.
data,columns=['color', 'size', 'prize', 'class'].
python 离散型数据用连续数据处理的方法是：
1、等宽法：若数据区间为0~20，设置箱子个数为4个，则等宽法会将数据装入4个箱子：[0,5],(5,10],(10,15],(15,20]，并且可以设置每个箱子的名字，如1、2、3、4 。
等宽法缺点是分箱结果会受到最值影响 。并且需要人为指定箱子个数，比较依赖于经验 。分箱结果会直接影响后续分类、聚类的结果 。
2、等频法：等频法是指将一组数据分解成n个部分后，每个部分的记录数量是一样多的 。等频法常用pandas库中的qcut()函数进行处理 。
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