Pythonでのデータ平滑化のためのビニング方法

多くの場合、データ平滑化と呼ばれる方法を使用して、統計分析のためにデータを適切かつ定性的にします。喫煙プロセス中に、ビンとも呼ばれる範囲を定義し、範囲内のすべてのデータ値がビンに収まるように作成されます。これはビニング方式と呼ばれます。以下はビニングの例です。次に、Pythonプログラムを使用してビニング方法を実現する方法を説明します。

ビニングの例

一連の数字を見てみましょう。最大値と最小値を見つけます。分析に必要なデータポイントの数に応じて、必要なビンの数を決定します。これらのグループを作成し、これらの各番号をこのグループに割り当てます。上限値は除外され、次のグループに属します。

例

Given numbers: 12, 32, 10, 17, 19, 28, 22, 26, 29,16
Number of groups : 4
Here
Max Value: 32
Min Value: 10
So the groups are –
(10-15), (15-21), (21-27), (27-32)

出力

数値をビンに入れると、次の結果が得られます-

12 -> (10-15)
32 -> (27-32)
10 -> (10-15)
17 -> (15-21)
19 -> (15-21)
28 -> (27-32)
22 -> (21-27)
26 -> (21-27)
29 -> (27-32)
16 -> (15-21)

ビニングプログラム

このプログラムでは、2つの関数を定義します。 1つは、上限と下限を定義してビンを作成するためのものです。もう1つの機能は、入力値を各ビンに割り当てることです。各ビンにもインデックスが付けられます。各入力値がビンにどのように割り当てられているかを確認し、特定のビンにいくつの値が割り当てられているかを追跡します。

例

from collections import Counter
def Binning_method(lower_bound, width, quantity):
   binning = []
   for low in range(lower_bound, lower_bound + quantity * width + 1, width):
      binning.append((low, low + width))
   return binning
def bin_assign(v, b):
   for i in range(0, len(b)):
      if b[i][0] <= v < b[i][1]:
         return i
the_bins = Binning_method(lower_bound=50,
   width=4,
   quantity=10)
print("The Bins: \n",the_bins)
weights_of_objects = [89.2, 57.2, 63.4, 84.6, 90.2, 60.3,88.7, 65.2, 79.8, 80.2, 93.5, 79.3,72.5, 59.2, 77.2, 67.0, 88.2, 73.5]
print("\nBinned Values:\n")
binned_weight = []
for val in weights_of_objects:
   index = bin_assign(val, the_bins)
   #print(val, index, binning[index])
   print(val,"-with index-", index,":", the_bins[index])
   binned_weight.append(index)
freq = Counter(binned_weight)
print("\nCount of values in each index: ")
print(freq)

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

The Bins:
   [(50, 54), (54, 58), (58, 62), (62, 66), (66, 70), (70, 74), (74, 78), (78, 82), (82, 86), (86, 90), (90, 94)]
Binned Values:
89.2 -with index- 9 : (86, 90)
57.2 -with index- 1 : (54, 58)
63.4 -with index- 3 : (62, 66)
84.6 -with index- 8 : (82, 86)
90.2 -with index- 10 : (90, 94)
60.3 -with index- 2 : (58, 62)
88.7 -with index- 9 : (86, 90)
65.2 -with index- 3 : (62, 66)
79.8 -with index- 7 : (78, 82)
80.2 -with index- 7 : (78, 82)
93.5 -with index- 10 : (90, 94)
79.3 -with index- 7 : (78, 82)
72.5 -with index- 5 : (70, 74)
59.2 -with index- 2 : (58, 62)
77.2 -with index- 6 : (74, 78)
67.0 -with index- 4 : (66, 70)
88.2 -with index- 9 : (86, 90)
73.5 -with index- 5 : (70, 74)
Count of values in each index:
Counter({9: 3, 7: 3, 3: 2, 10: 2, 2: 2, 5: 2, 1: 1, 8: 1, 6: 1, 4: 1})