前言

博主最近工作中刚好用到数据分箱操作（对相同数据进行遍历比较，避免了全部遍历比较，大大减少了电脑IO次数，提高程序运行速度），翻了很多博文都没有找到解决方法，写一下我自己的解决思路！！！

什么是分箱？

简单点说就是将不同的东西，按照特定的条件放到一个指定容器里，比如水果 把绿色的放一个篮子里，红色一个篮子等等，这个篮子就是箱，而水果就是数据 颜色就是条件

什么样式的数据要进行分箱

数据主要分为连续变量和分类变量，分箱的操作主要针对于连续变量。

为什么要对数据进行分箱操作

稳定性，时间复杂度，看的舒服，提高准确度 等等

思路

先给定 last 为列表第一个（并存入temp列表）,将后面的数据从第二个开始与 last 比较，如果相同存入 temp 中。

当不相同时，则将 last 切换为 不同的那个数（并存入temp），并将 temp列表 放入一个空列表中。

类型一：数字

实现效果

[1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,5,5,5,5,5]

# 转变为
[[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5, 5, 5, 5]]

代码实现

box = [1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,5,5,5,5,5]

last = box[0]
temp = [box[0]]
box_list = [temp]

for a in box[1::]:
    if a == last:
        temp.append(a)
    else:
        last = a
        temp = [a]
        box_list.append(temp)

print(box_list) # [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5, 5, 5, 5]]

# 实现按每一个分箱列表遍历数据（而不用全部遍历）
for boxs in box_list:
    for i in boxs:
        print(i)

类型二：元组

实现效果

box = [('小黑','20','四川'),('小黑','21','北京'),('张三','18','上海'),('张三','22','上海'),('张三','30','北京'),('李四','10','广州')]

# 实现把名字相同的元组放入一个列表
[[('小黑', '20', '四川'), ('小黑', '21', '北京')], [('张三', '18', '上海'), ('张三', '22', '上海'), ('张三', '30', '北京')], [('李四', '10', '广州')]]

代码实现

box = [('小黑','20','四川'),('小黑','21','北京'),('张三','18','上海'),('张三','22','上海'),('张三','30','北京'),('李四','10','广州')]


last = box[0][0]
temp = [box[0]]
box_list = [temp]

for a in box[1::]:
    if a[0] == last:
        temp.append(a)
    else:
        last = a[0]
        temp = [a]
        box_list.append(temp)
       
print(box_list)    

# 实现按每一个分箱列表遍历数据（而不用全部遍历）
for boxs in box_list:
    for i in boxs:
        print(i[0]) # 0取的姓名，1取年龄，3取地址

附：利用Python的cut方法可以对数据进行分箱。

import pandas as pd 
import numpy as np 
from pandas import Series,DataFrame

# 随机生成一组数据
score_list = np.random.randint(25,100,size = 20)  # 随机生成最小值25，最大值100的20个数据

# 分箱的区间
bins = [0,59,70,80,100]

# 分箱
score_cat = pd.cut(score_list,bins)

# 统计不同区间的个数
pd.value_counts(score_cat)


# 生成一个空的DataFrame
df = DataFrame()
df['Score'] = score_list
df['Name'] =  [pd.util.testing.rands(5) for i in range(20)] # 生成20个姓名
df['Categories'] =pd.cut(df['Score'],bins,labels = ['不及格','一般','优秀','厉害']) 
# labels对应的是bins的

总结

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