使用 pd.cut 将数值数据转换为 EDA 的分类数据

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在某些情况下，我们需要在探索性数据分析 (EDA) 的预处理中将数值数据转换为分类数据。

以下是产品的客户使用期限快照：

情节如下所示：

如果我们将任期天数转换为分类数据，它会是什么样子？

我们先来看看数据：

现在我们使用 Pandas 的 cut 函数来创建一个分类列：

它将任期天分为 6 类：“15 天以下”、“15-30 天”、“31-60 天”、“61-90 天”、“91-180 天”和“180 天以上” .您可以使用此方法创建项目所需的内容。

这是新的绘图图表：

在以后的分析中，了解任期天数如何影响客户流失显然会更好。

我希望这是有用的东西。

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