面向特征工程的数据分组与分块

Question

我很难将我的数据划分为特征工程的垃圾箱。数据是我想按分类数据（邻里）分组的销售价格

我做错了什么-我得到了所有行的NaN值？谢谢

    pricy_location = train['SalePrice'].groupby(train['Neighborhood']).mean()
    label = ['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4', 'rank5']
    train['Pricy_Loc'] = pd.qcut(pricy_location, 5, labels=label, precision=2)
    train['Pricy_Loc'].head()

Answer 1

我认为出现这个问题是因为您正在创建一个按邻域分组的数据帧（只有25行长），然后尝试使用为该数据帧创建的类别，并将其应用到一个长得多的1460行的数据帧。您只需在train dataframe的新列中获取汇总数据，然后返回结果：

train['Pricy_loc'] = train.groupby('Neighborhood')['SalePrice'].transform('mean')
label = ['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4', 'rank5']
train['Price_loc_cat'] = pd.qcut(train['Pricy_loc'], 5, labels=label, precision=2)