将熊猫间隔转换为字符串（然后再返回）答案

【问题标题】：Converting a pandas Interval into a string (and back again)将熊猫间隔转换为字符串（然后再返回）
【发布时间】：2019-12-30 09:43:32
【问题描述】：

我对 Python 比较陌生，正在尝试准备一些数据来训练 RandomForest。由于各种原因，我们希望数据是离散的，所以有几个连续变量需要离散化。我在 pandas 中找到了qcut，这似乎可以满足我的要求 - 我可以设置多个 bin，它会将变量离散化到那么多 bin 中，试图保持每个 bin 中的计数均匀。

但是，pandas.qcut 的输出是一个区间列表，scikit-learn 中的 RandomForest 分类器需要一个字符串。我发现我可以使用.astype(str) 将区间转换为字符串。这是我正在做的一个简单示例：

import pandas as pd
from random import sample

vals = sample(range(0,100), 100)
cuts = pd.qcut(vals, q=5)
str_cuts = pd.qcut(vals, q=5).astype(str)

然后 str_cuts 是传入随机森林的变量之一。

但是，该系统的目的是训练 RandomForest，将其保存到文件中，然后允许某人在以后加载它并获得新测试实例的分类，这在训练时不可用.并且由于分类器是在离散化数据上训练的，新的测试实例需要在使用之前进行离散化。所以我想要做的是在一个新实例中读取，将已经建立的离散化方案应用于它，将其转换为字符串，然后通过随机森林运行它。但是，我对“应用离散化方案”的最佳方式感到困惑。

有没有简单的方法来处理这个问题？我认为没有直接的方法可以将字符串转换回间隔。我可以从离散化中获取所有 Interval 值的列表（例如：cuts.unique()）并在测试时应用它，但这需要在随机森林旁边保存/加载离散化字典，这看起来很笨重，我担心尝试重新创建分类变量时遇到问题（主要来自 R，它对分类变量的格式非常特别）。还是有其他我没有看到的解决方法？

【问题讨论】：

标签： python pandas random-forest binning discretization

【解决方案1】：

在qcut 中使用labels 参数并使用pandas Categorical。

其中任何一个都可以帮助您为变量创建类别而不是区间。然后，您可以使用某种编码形式，例如 Label Encoding 或 Ordinal Encoding 将类别（如果您习惯于 R，则为因子）转换为 Forest 将能够使用的数值。

然后流程进行：

cutting => categoricals => encoding

您不再需要手动操作。

最后，一些梯度提升树库支持分类变量，尽管它不是灵丹妙药，取决于您的目标。请参阅catboost 和lightgbm。

【讨论】：

那么，当我得到一个新的测试实例并需要将其转换为相同的类别时，我该怎么办？我希望不需要将完整的训练数据传递给测试脚本，因此我需要存储“cutting => categoricals”转换，或者能够以某种方式从随机森林中恢复该转换。我的问题并不是真正的 qcut 输出间隔 - 我只是想找到能够在以后重新应用离散化的最干净的方法。抱歉，如果我的问题不清楚。
我提到的编码器支持inverse_transform，这正是你想要的。否则，您可以将映射保存为字典。

【解决方案2】：

虽然它可能不是最简洁的方法，但确实可以将字符串转换回区间：

import pandas as pd
str_intervals = [i.replace("(","").replace("]", "").split(", ") for i in str_cuts]
original_cuts = [pd.Interval(float(i), float(j)) for i, j in str_intervals]

【讨论】：