python数据变量概览 查看 连续性/离散型
trainData # 数据概览
最后一列是因变量
def check_var(df, col): # 查看变量概览'''df: DataFramecol: column's namereturn/print: describe/value_counts and groupby.y.mean()需要修改的部分: 把因变量y1_is_purchase 换成当前dataframe的因变量名'''if len(df[col].unique())>10: # 如果唯一值个数大于10，可认为是连续型变量print(df[col].describe())bins = np.unique(df[col].describe()[3:-1].values)bins = np.append(bins, np.inf)df['test'] = pd.cut(df[col], bins=bins, right=False)print(df.groupby('test').y1_is_purchase.mean()) # 换else: # 唯一值小于等于10，认为是离散型变量print(df[col].value_counts().sort_values().sort_index())print(df.groupby(col).y1_is_purchase.mean().sort_index()) # 换if __name__ == '__main__': check_var(trainData, col='si_tp')>>>count 6.842830e+05mean 8.554260e+05std 4.836979e+05min 0.000000e+0025% 5.000000e+0550% 1.000000e+0675% 1.000000e+06max 1.000000e+07Name: si_tp, dtype: float64test[0.0, 500000.0) 0.325231[500000.0, 1000000.0) 0.635996[1000000.0, inf) 0.698135Name: y1_is_purchase, dtype: float64
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