dla rozkładu częstości zmiennej o nadmiernych wartościach można zwinąć wartości w klasach,
Tutaj mam nadmierne wartości dla employrate
zmiennej i nie ma znaczenia jej rozkład częstotliwości z bezpośrednimvalues_count(normalize=True)
country employrate alcconsumption
0 Afghanistan 55.700001 .03
1 Albania 11.000000 7.29
2 Algeria 11.000000 .69
3 Andorra nan 10.17
4 Angola 75.699997 5.57
.. ... ... ...
208 Vietnam 71.000000 3.91
209 West Bank and Gaza 32.000000
210 Yemen, Rep. 39.000000 .2
211 Zambia 61.000000 3.56
212 Zimbabwe 66.800003 4.96
[213 rows x 3 columns]
rozkład częstotliwości values_count(normalize=True)
bez klasyfikacji, długość wyniku tutaj wynosi 139 (wydaje się bez znaczenia jako rozkład częstotliwości):
print(gm["employrate"].value_counts(sort=False,normalize=True))
50.500000 0.005618
61.500000 0.016854
46.000000 0.011236
64.500000 0.005618
63.500000 0.005618
58.599998 0.005618
63.799999 0.011236
63.200001 0.005618
65.599998 0.005618
68.300003 0.005618
Name: employrate, Length: 139, dtype: float64
stawiając klasyfikację umieszczamy wszystkie wartości w pewnym przedziale tj.
0-10 jako 1,
11-20 jako 2
21-30 jako 3 i tak dalej.
gm["employrate"]=gm["employrate"].str.strip().dropna()
gm["employrate"]=pd.to_numeric(gm["employrate"])
gm['employrate'] = np.where(
(gm['employrate'] <=10) & (gm['employrate'] > 0) , 1, gm['employrate']
)
gm['employrate'] = np.where(
(gm['employrate'] <=20) & (gm['employrate'] > 10) , 1, gm['employrate']
)
gm['employrate'] = np.where(
(gm['employrate'] <=30) & (gm['employrate'] > 20) , 2, gm['employrate']
)
gm['employrate'] = np.where(
(gm['employrate'] <=40) & (gm['employrate'] > 30) , 3, gm['employrate']
)
gm['employrate'] = np.where(
(gm['employrate'] <=50) & (gm['employrate'] > 40) , 4, gm['employrate']
)
gm['employrate'] = np.where(
(gm['employrate'] <=60) & (gm['employrate'] > 50) , 5, gm['employrate']
)
gm['employrate'] = np.where(
(gm['employrate'] <=70) & (gm['employrate'] > 60) , 6, gm['employrate']
)
gm['employrate'] = np.where(
(gm['employrate'] <=80) & (gm['employrate'] > 70) , 7, gm['employrate']
)
gm['employrate'] = np.where(
(gm['employrate'] <=90) & (gm['employrate'] > 80) , 8, gm['employrate']
)
gm['employrate'] = np.where(
(gm['employrate'] <=100) & (gm['employrate'] > 90) , 9, gm['employrate']
)
print(gm["employrate"].value_counts(sort=False,normalize=True))
po klasyfikacji mamy wyraźny rozkład częstotliwości. tutaj możemy łatwo zauważyć, że 37.64%
w krajach wskaźnik zatrudnienia pomiędzy, 51-60%
a 11.79%
krajów ma wskaźnik zatrudnienia pomiędzy71-80%
5.000000 0.376404
7.000000 0.117978
4.000000 0.179775
6.000000 0.264045
8.000000 0.033708
3.000000 0.028090
Name: employrate, dtype: float64
.value_counts().sort_index(1)
, aby zapobiec nieznacznemu