导语：
本文主要介绍了关于python数据离散化是什么的相关知识，希望可以帮到处于编程学习途中的小伙伴
概念
1.连续属性的离散化，就是将连续属性的取值范围划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值来表示落在每个子区间内的属性值。
2、实现、
分组，
将分组好的结果转换成one-hot编码（哑变量）
实例
# 1）准备数据
data = pd.Series([165,174,160,180,159,163,192,184], index=['No1:165', 'No2:174','No3:160', 'No4:180', 'No5:159', 'No6:163', 'No7:192', 'No8:184'])
# 2）分组
# 自动分组
sr = pd.qcut(data, 3)
sr.value_counts() # 看每一组有几个数据
# 3）转换成one-hot编码
pd.get_dummies(sr, prefix="height")
# 自定义分组
bins = [150, 165, 180, 195]
sr = pd.cut(data, bins)
# get_dummies
pd.get_dummies(sr, prefix="身高")
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
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