【说明】encode.woe.to_woe

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encode.woe.to_woe- woe字典转换为表格函数

一、函数说明

encode.woe.to_woe用于将分组数据x转换为woe

完整调用格式如下：

woe_data = encode.woe.to_woe(x,woe_dict) 
或者
woe_data,woe_dict = encode.woe.to_woe(x,y) 

1. 入参说明

• x：x的分组数据，注意，是分组数据

         数据类型：pandas.DataFrame

• woe_dict：woe映射字典

        数据类型：dict

• y：样本标签

如果传入的是woe字典woe_dict，则根据woe_dict，直接将x的组号转换为字典里的woe值

如果传入的是样本标签y，则先用y与x计算字映射字典woe_dict，再将x转换为woe值，并返回woe_dict

2. 出参说明

• woe_data：转换后的woe数据

         数据类型：pandas.DataFrame

• woe_dict：woe字典

二、函数示例

to_woe使用示例如下

• 示例一：直接通过woe_dict将数据转换为woe

import bbbrisk as br					
           
# 加载数据                    
data = br.datasets.load_bloan_grp()                              # 加载数据
x = data.iloc[:,:-1]                                             # 变量数据
y = data['is_bad']                                               # 标签数据

# woe转换			           
woe_dict = br.encode.woe.get_woe_dict(x,y)                       # 先计算各个变量的woe
woe_data = br.encode.woe.to_woe(x,woe_dict)                      # 在已获得woe_dict时，直接用woe_dict对数据进行woe转换
print('\nwoe_dict:\n',woe_dict)                                  # 显示woe字典
print('\n转换后的woe数据:\n',woe_data)                           # 显示转换后的woe数据

运行结果如下：

• 示例二：传入样本标签来将数据转换为woe

import bbbrisk as br					
           
# 加载数据                    
data = br.datasets.load_bloan_grp()                              # 加载数据
x = data.iloc[:,:-1]                                             # 变量数据
y = data['is_bad']                                               # 标签数据

# woe转换				           
woe_data,woe_dict = br.encode.woe.to_woe(x,y)                    # 传入样本标签来将x转换为woe
print('\nwoe_dict:\n',woe_dict)                                  # 显示woe字典
print('\n转换后的woe数据:\n',woe_data)                           # 显示转换后的woe数据

运行结果如下：

好了，以上就是encode.woe.to_woe函数的使用方法了~

 End