पायथन में पैंडास से निरपेक्ष और सापेक्ष आवृत्ति

आंकड़ों में, "आवृत्ति" शब्द दिए गए डेटा नमूने में किसी मान की घटनाओं की संख्या को दर्शाता है। गणितीय और वैज्ञानिक विश्लेषण के लिए बने सॉफ़्टवेयर के रूप में, पैंडास के पास दिए गए नमूने से आवृत्ति की गणना करने के लिए कई अंतर्निहित विधियाँ हैं।

निरपेक्ष आवृत्ति यह केवल आवृत्ति के समान है जहां डेटा तत्व की घटनाओं की संख्या की गणना की जाती है। नीचे दिए गए उदाहरण में, हम केवल दिए गए DataFrame में किसी शहर के नाम की घटनाओं की संख्या गिनते हैं और इसे आवृत्ति के रूप में रिपोर्ट करते हैं।

दृष्टिकोण 1 - हम .value_counts नामक पैंडास विधि का उपयोग करते हैं।

उदाहरण

import pandas as pd
# डेटा फ्रेम बनाएं
data = ["Chandigarh", "Hyderabad", "Pune", "Pune", "Chandigarh", "Pune"]
# .value_counts() विधि का उपयोग करें
df = pd.Series(data).value_counts()
print(df)

आउटपुट

Pune              3
Chandigarh        2
Hyderabad         1
dtype: int64

दृष्टिकोण 2 - हम .crosstab नामक पैंडास विधि का उपयोग करते हैं।

उदाहरण

import pandas as pd
data = ["Chandigarh", "Hyderabad", "Pune", "Pune", "Chandigarh", "Pune"]
df = pd.DataFrame(data, columns=["City"])
tab_result = pd.crosstab(index=df["City"], columns=["count"])
print(tab_result)

आउटपुट

col_0     count
City
Chandigarh  2
Hyderabad   1
Pune        3

सापेक्ष आवृत्ति - यह दिए गए आवृत्ति और डेटा नमूने में कुल टिप्पणियों की संख्या के बीच का अंश है। तो मान एक फ्लोटिंग पॉइंट मान हो सकता है जिसे प्रतिशत के रूप में भी व्यक्त किया जा सकता है। इसे ढूंढने के लिए हम पहले पहली दृष्टिकोण में दिखाए अनुसार आवृत्ति की गणना करते हैं और फिर इसे कुल टिप्पणियों की संख्या से विभाजित करते हैं जो len() फ़ंक्शन का उपयोग करके पाई जाती है।

उदाहरण

import pandas as pd
# डेटा फ्रेम बनाएं
data = ["Chandigarh", "Hyderabad", "Pune", "Pune", "Chandigarh", "Pune"]
# .value_counts() विधि का उपयोग करें
df = pd.Series(data).value_counts()
print(df / len(data))

आउटपुट

Pune         0.500000
Chandigarh   0.333333
Hyderabad    0.166667
dtype: float64