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这篇CFSDN的博客文章pandas分区间,算频率的实例由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
如下所示:
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import
pandas as pd
path
=
'F:/python/python数据分析与挖掘实战/图书配套数据、代码/chapter3/demo/data/catering_fish_congee.xls'
data
=
pd.read_excel(path,header
=
None
,index_col
=
0
)
data.index.name
=
'日期'
data.columns
=
[
'销售额(元)'
]
xse
=
data[
'销售额(元)'
]
print
(xse.
max
())
print
(xse.
min
())
print
(xse.
max
()
-
xse.
min
())
fanwei
=
list
(
range
(
0
,
4500
,
500
))
fenzu
=
pd.cut(xse.values,fanwei,right
=
False
)
#分组区间,长度91
print
(fenzu.codes)
#标签
print
(fenzu.categories)
#分组区间,长度8
pinshu
=
fenzu.value_counts()
#series,区间-个数
print
(pinshu.index)
import
matplotlib.pyplot as plt
pinshu.plot(kind
=
'bar'
)
#plt.text(0,29,str(29))
qujian
=
pd.cut(xse,fanwei,right
=
False
)
data[
'区间'
]
=
qujian.values
data.groupby(
'区间'
).median()
data.groupby(
'区间'
).mean()
#每个区间平均数
pinshu_df
=
pd.DataFrame(pinshu,columns
=
[
'频数'
])
pinshu_df[
'频率f'
]
=
pinshu_df
/
pinshu_df[
'频数'
].
sum
()
pinshu_df[
'频率%'
]
=
pinshu_df[
'频率f'
].
map
(
lambda
x:
'%.2f%%'
%
(x
*
100
))
pinshu_df[
'累计频率f'
]
=
pinshu_df[
'频率f'
].cumsum()
pinshu_df[
'累计频率%'
]
=
pinshu_df[
'累计频率f'
].
map
(
lambda
x:
'%.4f%%'
%
(x
*
100
))
In[
158
]: pinshu_df
Out[
158
]:
频数 频率f 频率
%
累计频率f 累计频率
%
[
0
,
500
)
29
0.318681
31.87
%
0.318681
31.8681
%
[
500
,
1000
)
20
0.219780
21.98
%
0.538462
53.8462
%
[
1000
,
1500
)
12
0.131868
13.19
%
0.670330
67.0330
%
[
1500
,
2000
)
12
0.131868
13.19
%
0.802198
80.2198
%
[
2000
,
2500
)
8
0.087912
8.79
%
0.890110
89.0110
%
[
2500
,
3000
)
3
0.032967
3.30
%
0.923077
92.3077
%
[
3000
,
3500
)
4
0.043956
4.40
%
0.967033
96.7033
%
[
3500
,
4000
)
3
0.032967
3.30
%
1.000000
100.0000
%
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以上这篇pandas分区间,算频率的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://blog.csdn.net/castingA3T/article/details/79075240 。
最后此篇关于pandas分区间,算频率的实例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas分区间,算频率的实例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!