python分箱函数 python 等距分箱

Python的函数都有哪些

【常见的内置函数】

1、enumerate(iterable,start=0)

是python的内置函数，是枚举、列举的意思，对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串)，enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用*号操作符，可以将元组解压为列表。

3、filter(function,iterable)

filter是将一个序列进行过滤，返回迭代器的对象，去除不满足条件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数，如果参数object是classinfo的实例，或者object是classinfo类的子类的一个实例，

返回True。如果object不是一个给定类型的的对象， 则返回结果总是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果，表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表)，采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串当成一个模板，通过传入的参数进行格式化，非常实用且强大。

2、连接字符串

常使用+连接两个字符串。

3、if...else条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。

4、for...in、while循环语句

循环语句就是遍历一个序列，循环去执行某个操作，Python中的循环语句有for和while。

5、import导入其他脚本的功能

有时需要使用另一个python文件中的脚本，这其实很简单，就像使用import关键字导入任何模块一样。

相关问答

Q1: 【Python】split()函数

Python中有split()和os.path.split()两个函数，具体作用如下：

split()：拆分字符串，通过指定分隔符对字符串进行切片，并返回分割后的字符串列表（list）

os.path.split()：按照路径将文件名和路径分割开

一、函数说明

1、split()函数

语法：str.split(str="",num=string.count(str))[n]

参数说明：

str:表示为分隔符，默认为空格，但是不能为空('')。若字符串中没有分隔符，则把整个字符串作为列表的一个元素

num:表示分割次数。如果存在参数num，则仅分隔成 num+1 个子字符串，并且每一个子字符串可以赋给新的变量

[n]:表示选取第n个分片

注意：当使用空格作为分隔符时，对于中间为空的项会自动忽略

2、os.path.split()函数

语法：os.path.split('PATH')

参数说明：

1.PATH指一个文件的全路径作为参数：

2.如果给出的是一个目录和文件名，则输出路径和文件名

3.如果给出的是一个目录名，则输出路径和为空文件名

二、分离字符串

string = ""

1.以'.'为分隔符

print(string.split('.'))

['www', 'gziscas', 'com', 'cn']

2.分割两次

print(string.split('.'，2))

['www', 'gziscas', 'com.cn']

3.分割两次，并取序列为1的项

print(string.split('.',2)[1])

gziscas

4.分割两次，并把分割后的三个部分保存到三个文件

u1, u2, u3 =string.split('.',2)

print(u1)—— www

print(u2)—— gziscas

print(u3) ——com.cn

三、分离文件名和路径

import os

print(os.path.split('/dodo/soft/python/'))

('/dodo/soft/python', '')

print(os.path.split('/dodo/soft/python'))

('/dodo/soft', 'python')

四、实例

str="hello boy[]byebye"

print(str.split("[")[1].split("]")[0])

Q2: 如何用python编写一个求分段函数的值的程序

1、首先打开python的编辑器软件，编辑器的选择可以根据自己的喜好，之后准备好一个空白的python文件：

2、接着在空白的python文件上编写python程序，这里假设当x＞1的时候，方程为根号下x加4，当x-1时，方程为5乘以x的平方加3。所以在程序的开始需要引入math库，方便计算平方和开方，之后在函数体重写好表达式就可以了，最后调用一下函数，将结果打印出来：

3、最后点击软件内的绿色箭头，运行程序，在下方可以看到最终计算的结果，以上就是python求分段函数的过程：

Q3: python中的split函数的用法是什么？

class Calculator(Exception):

try:

x = input('Enter the first number:')

y = input('Enter the second number:')

print(int(x)/int(y))

except ZeroDivisionError:

print('The second number cannot be Zero')

except ValueError: #int方法抛出的是ValueError，所以使用TypeError是捕获不到异常的

print('That wasn\'t a number')

执行方法：

Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java，.NET是一致的。

然而，Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。

这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大，而是说和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远。

Q4: 如何在python中实现数据的最优分箱

Monotonic Binning with Python

Monotonic binning is a data preparation technique widely used in scorecard development and is usually implemented with SAS. Below is an attempt to do the monotonic binning with python.

Python Code:

# import packages

import pandas as pd

import numpy as np

import scipy.stats.stats as stats

# import data

data = pd.read_csv("/home/liuwensui/Documents/data/accepts.csv", sep = ",", header = 0)

# define a binning function

def mono_bin(Y, X, n = 20):

# fill missings with median

X2 = X.fillna(np.median(X))

r = 0

while np.abs(r) 1:

d1 = pd.DataFrame({"X": X2, "Y": Y, "Bucket": pd.qcut(X2, n)})

d2 = d1.groupby('Bucket', as_index = True)

r, p = stats.spearmanr(d2.mean().X, d2.mean().Y)

n = n - 1

d3 = pd.DataFrame(d2.min().X, columns = ['min_' + X.name])

d3['max_' + X.name] = d2.max().X

d3[Y.name] = d2.sum().Y

d3['total'] = d2.count().Y

d3[Y.name + '_rate'] = d2.mean().Y

d4 = (d3.sort_index(by = 'min_' + X.name)).reset_index(drop = True)

print "=" * 60

print d4

mono_bin(data.bad, data.ltv)

mono_bin(data.bad, data.bureau_score)

mono_bin(data.bad, data.age_oldest_tr)

mono_bin(data.bad, data.tot_tr)

mono_bin(data.bad, data.tot_income)

Output:

============================================================

min_ltv max_ltv bad total bad_rate

0 0 83 88 884 0.099548

1 84 92 137 905 0.151381

2 93 98 175 851 0.205640

3 99 102 173 814 0.212531

4 103 108 194 821 0.236297

5 109 116 194 769 0.252276

6 117 176 235 793 0.296343

============================================================

min_bureau_score max_bureau_score bad total bad_rate

0 443 630 325 747 0.435074

1 631 655 242 721 0.335645

2 656 676 173 721 0.239945

3 677 698 245 1059 0.231350

4 699 709 64 427 0.149883

5 710 732 73 712 0.102528

6 733 763 53 731 0.072503

7 764 848 21 719 0.029207

============================================================

min_age_oldest_tr max_age_oldest_tr bad total bad_rate

0 1 59 319 987 0.323202

1 60 108 235 975 0.241026

2 109 142 282 1199 0.235196

3 143 171 142 730 0.194521

4 172 250 125 976 0.128074

5 251 588 93 970 0.095876

============================================================

min_tot_tr max_tot_tr bad total bad_rate

0 0 8 378 1351 0.279793

1 9 13 247 1025 0.240976

2 14 18 240 1185 0.202532

3 19 25 165 1126 0.146536

4 26 77 166 1150 0.144348

============================================================

min_tot_income max_tot_income bad total bad_rate

0 0.00 2000.00 323 1217 0.265407

1 2002.00 2916.67 259 1153 0.224631

2 2919.00 4000.00 226 1150 0.196522

3 4001.00 5833.33 231 1186 0.194772

4 5833.34 8147166.66 157 1131 0.138815

Q5: python最优分箱中woe计算（求大圣）

list =[None,None,None,None,"a","b","c",None,"d",12,None,2,4,5,4] list = list[4:] len(list)11 list['a', 'b', 'c', None, 'd', 12, None, 2, 4, 5, 4]#如果你的list 格式是相同的 比如前面4个都是None，这个格式是固定的，那么切片很容易解决

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