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把一个数组数据进行按照类别标签的方式进行离散化处理
离散化是将连续型数据转换为有限个离散型数据的过程。在 Python 中，可以使用 pandas.cut() 函数将一个数组的数据按照类别标签的方式进行离散化处理。具体方法如下：
import pandas as pd
# 创建原始数据数组
data = [20, 25, 15, 30, 22, 17, 19, 24]
# 定义类别标签
labels = ['低', '中', '高']
# 将数据进行离散化处理
bins = pd.cut(data, bins=[0, 18, 23, 100], labels=labels, right=False)
print(bins) # 输出:
# [中, 中, 低, 高, 中, 低, 低, 中]
# Categories (3, object): [低 < 中 < 高]
在这个示例中，我们首先创建了一个原始数据数组 data，其中包含一些连续型数据。然后，定义了三个对应的类别标签：'低'、'中'、'高'。最后，使用 pandas.cut() 函数将数据进行离散化处理，并将处理得到的结果存储在变量 bins 中。在函数调用中，我们将 data 数组作为第一个参数传递给该函数，同时指定了切分的区间和对应的类别标签。这里，我们将数据分为了三个区间（[0, 18)、[18, 23)、[23, 100)），并用 '低'、'中'、'高' 来表示相应的类别。
需要注意的是，pandas.cut() 函数处理后会返回一个 Categorical 类型的 Series 对象，其中每个元素被替换为对应的类别标签。如果需要将其转换为普通的数组或列表，可以使用 .values 或 .tolist() 方法：
# 将离散化处理后的数据转换为数组
bins_array = bins.values
# 将离散化处理后的数据转换为列表
bins_list = bins.tolist()
要统计每个类别中元素的个数，可以使用 pandas.value_counts() 函数。具体方法如下：
count = pd.value_counts(bins)
print(count) # 输出:
# 中 3
# 低 3
# 高 2
# dtype: int64