今日锦囊
特征锦囊：如何把“年龄”字段按照我们的阈值分段？
我们在进行特征处理的时候，也有的时候会遇到一些变量，比如说年龄，然后我们想要按照我们想要的阈值进行分类，比如说低于18岁的作为一类，18-30岁的作为一类，那么怎么用Python实现的呢？
是的，我们还是用到我们的泰坦尼克号的数据集，对数据进行预处理操作，见下：
代码语言：javascript复制# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
# 导入泰坦尼的数据集
data_train = pd.read_csv("./data/titanic/Train.csv")
# 修复部分age的值
data_train.loc[(data_train.Age<=1),'Age'] = 1
# 只保留部分值
data = data_train.loc[:,['PassengerId','Age']]
data.head()
然后，我们编辑代码，按照我们的预期进行分组:
代码语言：javascript复制# 确定阈值，写入列表
bins = [0, 12, 18, 30, 50, 70, 100]
data['Age_group'] = pd.cut(data['Age'], bins)
dummies_Age = pd.get_dummies(data['Age_group'], prefix= 'Age')
data = pd.concat([data, dummies_Age], axis=1)
data.head()
这样子就很神奇了吧，把年龄按照我们的需求进行分组，顺便使用独热编码生成了新的字段。
对今天的内容，大家还有其他需要了解的吗？欢迎留言咨询~
