Абсолютная и относительная частота в пандах

Опубликовано: 27 Марта, 2022

Частота - это количество появлений результата в данной выборке. Это можно назвать двумя разными способами.

1. Абсолютная частота:
Это количество наблюдений в определенной категории. Он всегда имеет целочисленное значение или, можно сказать, дискретные значения.

Example:

Following data are given about pass or fail of students in an exam held of Mathematics in a class.
P, P, F, P, F, P, P, F, F, P, P, P

where, P = Passed and F = Failed.

Solution:
From the given data we can say that,
There are 8 students who passed the exam
There are 4 students who failed the exam

Implementation in Python:
Let’s the result of 12 persons declared in two categories Pass(P) and Fail(F) is categorized as 1 and 0 respectively.

P, P, F, P, F, P, P, F, F, P, P, P
1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1
import pandas as pd
  
data = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1]
  
# Create Data Frame using pandas library
# .value_counts() counts the number of 
# occurrences of particular observation
  
df = pd.Series(data).value_counts()
print(df)
Output:
1    8
0    4
dtype: int64

2. Relative Frequency:
It is the fraction of observations of a particular category in given data set. It has floating values and also represented in percentage. Let us consider the given example of passed and failed students in the Mathematics exam. Then,

relative frequency of passed students = 8 / ( 8 + 4 ) = 0.666 = 66.6 %
relative frequency of failed students = 4 / ( 8 + 4 ) = 0.333 = 33.3 %

import pandas as pd
  
data = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1]
  
# Create Data Frame using pandas library
# .value_counts() counts the number of 
# occurrences of particular observation
  
df = pd.Series(data).value_counts()      
print(df / len(data))
Output:
1    0.666667
0    0.333333
dtype: float64

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.