函數說明:
1. .hist 對于Dataframe格式的資料，我們可以使用.hist直接畫出直方圖
對于一些像年齡和工資一樣的連續資料，我們可以對其進行分段标記處理，使得這些連續的資料變成離散化
就好比：我們可以将0-9歲用0表示
10-19用1表示
20-29用2表示
...
下面我們對一個年齡資料進行了分段标記處理
代碼：
第一步：導入資料
第二步：對年齡特征使用.hist畫出直方圖，直方圖本身也是一個分段的過程
第三步：使用np.floor(/10)取整，将比如5歲的年齡計算後為0
第四步：将特征放入原資料中，進行展示
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 第一步
fcc_survey_df = pd.read_csv('datasets/fcc_2016_coder_survey_subset.csv')
# 對年齡特征進行分段标記：比如0-9分為0, 10-19為1....
# 先對年齡字典畫直方圖，直方圖本身也是一種分段過程
# 第二步
fig, ax = plt.subplots()
fcc_survey_df['Age'].hist(color='#A9C5D3')
ax.set_xlabel('Age')
ax.set_ylabel('Frequency')
ax.set_title('Age bins')
plt.show()
# 第三步我們使用/10取整對年齡字段進行分段處理
Age_bins = np.floor(fcc_survey_df['Age'].values / 10)
# 第四步：将清單放入原資料中進行展示
fcc_survey_df['Age_bins'] = Age_bins
print(fcc_survey_df[['Age', 'Age_bins']].head())
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