Section １８　データを分割するビニング

Section 17では、データに含まれていた時間の「ドリルダウン」、すなわち「年」から「年月」への「ドリルダウン」を行いましたが、このセクションでは、「ドリルダウン」するための数値を新たに作っていきます。

「商品」に属する「UnitPrice（単価）」を、顧客の特徴をよく表すように分割（これを「ビニング」と言います）する方法を身に付けましょう。

それらを実現するプログラムは下記の７つです。

㊺ pd.cut( データ名[“列名”], 分割数, precision=□, right=True )

㊻ pd.cut( データ名[“列名”], 分割数 ). value_counts()

㊼ pd.cut( データ名[“列名”], [数字1, 数字2, 数字3] )

㊽ pd.cut( データ名[“列名”], [数字1, 数字2, 数字3]

, labels=[ラベル1, ラベル2, ラベル3] )

■まずは、概要を理解したい方は、下記の動画（6分47秒）をご覧ください。

■PowerPoint（パワポ）でじっくりと理解したい方は、下記のスライドを参照してください。

■参考URL

●ビニングに関しては、Smart-Hintが運営している「データをビニング（ビン分割）する方法｜cut」がとってもわかりやすかったので、参考にしてみてはいかがでしょうか。

●フリーランスのサウンドクリエータ「パンダの中のパンダ」さんがやっている「【AIプログラミング】ビニングでボストン住宅価格の回帰」が役に立つと思いますので、下記を参考にしてみてくださいね。

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