笔者之前用R开发评分卡时，需要进行分箱计算woe及iv值，采用的R包是smbinning,它可以自动进行分箱。近期换用python开发， 也想实现自动分箱功能，找到了一个woe包，地址https://pypi.org/project/woe/，可以直接 pip install woe安装。

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由于此woe包官网介绍及给的例子不是很好理解，关于每个函数的使用也没有很详细的说明，经过一番仔细探究后以此文记录一下该woe包的使用及其计算原理。

例子

官方给的例子不是很好理解，以下是我写的一个使用示例。以此例来说明各主要函数的使用方法。计算woe的各相关函数主要在feature_process.py中定义。

import woe.feature_process as fp
import woe.eval as eval
 
#%% woe分箱, iv and transform
data_woe = data #用于存储所有数据的woe值
civ_list = []
n_positive = sum(data['target'])
n_negtive = len(data) - n_positive
for column in list(data.columns[1:]):
 if data[column].dtypes == 'object':
 civ = fp.proc_woe_discrete(data, column, n_positive, n_negtive, 0.05*len(data), alpha=0.05)
 else:  
 civ = fp.proc_woe_continuous(data, column, n_positive, n_negtive, 0.05*len(data), alpha=0.05)
 civ_list.append(civ)
 data_woe[column] = fp.woe_trans(data[column], civ)
 
civ_df = eval.eval_feature_detail(civ_list,'output_feature_detail_0315.csv')
#删除iv值过小的变量
iv_thre = 0.001
iv = civ_df[['var_name','iv']].drop_duplicates()
x_columns = iv.var_name[iv.iv > iv_thre]

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