本次纠错背景，来源于互金领域信用风控建模中的变量分箱处理。（附在文末）

解决 Python 中 qcut() 函数运行报错：
Bin edges must be unique和 You can drop duplicate edges by setting the ‘duplicates’ kwarg

首先，报错如下：

然后，在qcut() 函数中设置duplicates参数为“drop”（不能设置为“raise”），解决（如下）。

本次纠错背景，来源于互金领域信用风控建模中的变量分箱处理。如下：

# 五、变量选择
# 特征变量选择(排序)对于数据分析、机器学习从业者来说非常重要。
# 好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。
# 至于Python的变量选择代码实现可以参考结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法。

# 在本文中，我们采用信用评分模型的变量选择方法，通过WOE分析方法，即是通过比较指标分箱和对应分箱的违约概率来确定指标是否符合经济意义。
# 首先我们对变量进行离散化（分箱）处理。

# 5.1 分箱处理
# 变量分箱（binning）是对连续变量离散化（discretization）的一种称呼。
# 信用评分卡开发中一般有常用的等距分段、等深分段、最优分段。
# 其中等距分段（Equval length intervals）是指分段的区间是一致的，比如年龄以十年作为一个分段；
# 等深分段（Equal frequency intervals）是先确定分段数量，然后令每个分段中数据数量大致相等；
# 最优分段（Optimal Binning）又叫监督离散化（supervised discretizaion），使用递归划分（Recursive Partitioning）将连续变量分为分段，背后是一种基于条件推断查找较佳分组的算法。

# 我们首先选择对连续变量进行最优分段，在连续变量的分布不满足最优分段的要求时，再考虑对连续变量进行等距分段。最优分箱的代码如下：

# 定义自动分箱函数

from scipy import stats
def mono_bin(Y, X, n = 20):
    r = 0
    good=Y.sum()
    bad=Y.count()-good
    while np.abs(r) < 1:
        d1 = pd.DataFrame({"X": X, "Y": Y, "Bucket": pd.qcut(X, n,duplicates="drop")}) 
        # 后面报错You can drop duplicate edges by setting the 'duplicates' kwarg，所以回到这里补充duplicates参数
        # pandas中使用qcut()，边界易出现重复值，如果为了删除重复值设置 duplicates=‘drop’，则易出现于分片个数少于指定个数的问题
        d2 = d1.groupby('Bucket', as_index = True)
        r, p = stats.spearmanr(d2.mean().X, d2.mean().Y)
        n = n - 1
    d3 = pd.DataFrame(d2.X.min(), columns = ['min'])
    d3['min']=d2.min().X
    d3['max'] = d2.max().X
    d3['sum'] = d2.sum().Y
    d3['total'] = d2.count().Y
    d3['rate'] = d2.mean().Y
    d3['woe']=np.log((d3['rate']/(1-d3['rate']))/(good/bad))
    d4 = (d3.sort_index(by = 'min')).reset_index(drop=True)
    print("=" * 60)
    print(d4)
    return d4

# 此定义函数暂未理解通透，暂且保留。这里先直接使用。
# 原帖代码没有导入scipy.stats模块，会导致下一条语句运行报错，上面补上，搞定。
# 原帖代码qcut()函数中没有设置duplicates参数，上面补上，搞定。

# 自定义函数分箱RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines时报错You can drop duplicate edges by setting the 'duplicates' kwarg
# 所以先回来删除重复值。删除后发现没有解决问题，真正解决问题是在qcut()函数中没有设置duplicates参数为“drop”（不能设置为“raise”）
data=data.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False)
data.shape

(119703, 11)

# 针对我们将使用最优分段对于数据集中的RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines、age、DebtRatio和MonthlyIncome进行分类。

mono_bin(data.SeriousDlqin2yrs,data.RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines)

============================================================
        min           max    sum  total      rate       woe
0  0.000000      0.035034  29333  29926  0.980184  1.298275
1  0.035037      0.176771  29205  29926  0.975907  1.098457
2  0.176777      0.577036  28305  29925  0.945865  0.257613
3  0.577040  50708.000000  24607  29926  0.822262 -1.071254

	min	max	sum	total	rate	woe
0	0.000000	0.035034	29333	29926	0.980184	1.298275
1	0.035037	0.176771	29205	29926	0.975907	1.098457
2	0.176777	0.577036	28305	29925	0.945865	0.257613
3	0.577040	50708.000000	24607	29926	0.822262	-1.071254

mono_bin(data.SeriousDlqin2yrs,data.age)

============================================================
    min  max   sum  total      rate       woe
0    21   30  7913   8885  0.890602 -0.506093
1    31   34  6640   7383  0.899363 -0.412828
2    35   38  7594   8386  0.905557 -0.342447
3    39   41  7131   7849  0.908523 -0.307262
4    42   43  4890   5362  0.911973 -0.265031
5    44   46  8163   8868  0.920501 -0.153830
6    47   48  5776   6274  0.920625 -0.152133
7    49   51  8545   9280  0.920797 -0.149768
8    52   53  5454   5901  0.924250 -0.101453
9    54   56  7922   8463  0.936075  0.080980
10   57   59  7517   7946  0.946011  0.260466
11   60   61  4942   5200  0.950385  0.349567
12   62   64  7464   7776  0.959877  0.571844
13   65   68  6968   7212  0.966167  0.748916
14   69   75  7911   8141  0.971748  0.934931
15   76  103  6620   6777  0.976833  1.138606

	min	max	sum	total	rate	woe
0	21	30	7913	8885	0.890602	-0.506093
1	31	34	6640	7383	0.899363	-0.412828
2	35	38	7594	8386	0.905557	-0.342447
3	39	41	7131	7849	0.908523	-0.307262
4	42	43	4890	5362	0.911973	-0.265031
5	44	46	8163	8868	0.920501	-0.153830
6	47	48	5776	6274	0.920625	-0.152133
7	49	51	8545	9280	0.920797	-0.149768
8	52	53	5454	5901	0.924250	-0.101453
9	54	56	7922	8463	0.936075	0.080980
10	57	59	7517	7946	0.946011	0.260466
11	60	61	4942	5200	0.950385	0.349567
12	62	64	7464	7776	0.959877	0.571844
13	65	68	6968	7212	0.966167	0.748916
14	69	75	7911	8141	0.971748	0.934931
15	76	103	6620	6777	0.976833	1.138606

mono_bin(data.SeriousDlqin2yrs,data.MonthlyIncome)

============================================================
      min      max    sum  total      rate       woe
0     0.0   3400.0  27355  30073  0.909620 -0.293996
1  3401.0   5400.0  27655  30008  0.921588 -0.138884
2  5401.0   8200.0  27925  29725  0.939445  0.138736
3  8201.0  49750.0  28515  29897  0.953775  0.423899

	min	max	sum	total	rate	woe
0	0.0	3400.0	27355	30073	0.909620	-0.293996
1	3401.0	5400.0	27655	30008	0.921588	-0.138884
2	5401.0	8200.0	27925	29725	0.939445	0.138736
3	8201.0	49750.0	28515	29897	0.953775	0.423899