python - 将训练数据的四分位数切割应用于测试数据

Question

是否有任何现有的 python 函数可以从训练数据中获取四分位切割并将其应用于测试数据。

import pandas as pd
import numpy as np

d = {'col1': np.arange(1, 100, 1)}
train = pd.DataFrame(data=d)

d1 = {'col1': np.arange(1, 200, 2)}
test = pd.DataFrame(data = d1)

我在训练和测试中都有大约 1000 列。是否可以使用 pandas qcut 函数使其具有可扩展性，或者是否有任何其他现有的 sklearn 函数？

我希望根据火车上的箱子获得测试数据的四分位数(1、2、3 或 4)。

Answer 1

当您pd.qcut 训练集时，您可以使用retbins 参数。通过 pd.cut 将这些容器用于您的测试集，修改下限和上限，以便您可以包含所有内容。

import numpy as np
import pandas as pd

_, bins = pd.qcut(train.col1, q=4, retbins=True)
bins = np.concatenate(([-np.inf], bins[1:-1], [np.inf]))

# How many elements in each bin for the test set?
test.groupby(pd.cut(test.col1, bins)).size()
#col1
#(-inf, 25.5]    13
#(25.5, 50.0]    12
#(50.0, 74.5]    12
#(74.5, inf]     63
#dtype: int64