परिचय
इंडेक्स ऑब्जेक्ट से अद्वितीय मानों की सापेक्ष आवृत्ति (रिलेटिव फ्रीक्वेंसी) प्राप्त करने के लिए index.value_counts() मेथड का उपयोग करें और normalize=True पैरामीटर सेट करें। यह प्रत्येक गणना को कुल गणना से विभाजित करता है।
आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import pandas as pdपैंडास इंडेक्स बनाएं
index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])पैंडास इंडेक्स प्रदर्शित करें
print("पैंडास इंडेक्स...\n", index)सापेक्ष आवृत्ति प्राप्त करें
अद्वितीय मानों की गणना प्राप्त करने के लिए value_counts() का उपयोग करें। "normalize" पैरामीटर को True पर सेट करके सापेक्ष आवृत्ति प्राप्त करें।
print("\nसभी मानों को मानों के योग से विभाजित करके सापेक्ष आवृत्ति प्राप्त करें...\n", index.value_counts(normalize=True))पूर्ण उदाहरण
import pandas as pd
# पैंडास इंडेक्स बनाएं
index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])
# पैंडास इंडेक्स प्रदर्शित करें
print("पैंडास इंडेक्स...\n", index)
# इंडेक्स में तत्वों की संख्या लौटाएं
print("\nइंडेक्स में तत्वों की संख्या...\n", index.size)
# डेटा का dtype लौटाएं
print("\nDtype ऑब्जेक्ट...\n", index.dtype)
# value_counts() का उपयोग करके अद्वितीय मानों की गणना प्राप्त करें
# सापेक्ष आवृत्ति प्राप्त करने के लिए "normalize" पैरामीटर को True पर सेट करें
print("\nसभी मानों को मानों के योग से विभाजित करके सापेक्ष आवृत्ति प्राप्त करें...\n", index.value_counts(normalize=True))आउटपुट
पैंडास इंडेक्स... Int64Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30], dtype='int64') इंडेक्स में तत्वों की संख्या... 9 Dtype ऑब्जेक्ट... int64 सभी मानों को मानों के योग से विभाजित करके सापेक्ष आवृत्ति प्राप्त करें... 50 0.222222 110 0.222222 90 0.222222 10 0.111111 70 0.111111 30 0.111111 dtype: float64
व्याख्या
- कुल तत्व: 9
- 50, 110, 90 प्रत्येक 2 बार → 2/9 ≈ 0.2222
- 10, 70, 30 प्रत्येक 1 बार → 1/9 ≈ 0.1111
- सभी सापेक्ष आवृत्तियों का योग = 1.0
- गणना के अवरोही क्रम में सॉर्टेड।
