חלוקה למקטעים של מספרים
חלק מהיחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 54 מתוך 64.
חברת תעופה גובה תשלום על תיק לפי קבוצת המשקל שלו, ולא לפי הגרם. חלוקה לקבוצות ממירה מספרים לטווחים, שנקראים קבוצות, כשחשוב רק הטווח:
pd.cut מקבלת את הערכים, את הקצוות ותווית אחת לכל סל:
bags = pd.DataFrame({"kg": [5.5, 23.0, 18.2, 30.5, 7.0, 12.4]})
bags["class"] = pd.cut(bags["kg"], bins=[0, 7, 23, 32],
labels=["cabin", "standard", "heavy"])
print(bags["class"].value_counts().sort_index())זה מדפיס:
class
cabin 2
standard 3
heavy 1
Name: count, dtype: int64כל טווח כולל את הקצה הימני שלו, לכן 7.0 ק״ג עדיין נחשב לכבודת תא הנוסעים, וערך מחוץ לטווחים הופך ל-NaN.
.sort_index() מציגה את התאים בסדר שלהם, מהקל ביותר לראשון.
אתגר
בינוניגן חיות מחלק את החברים בקובץ members.csv לקבוצות לפי age: child עד גיל 12, teen מגיל 13 עד 17, adult מגיל 18 עד 64, senior מגיל 65 עד 100. התוכנית קוראת group.
- הוסיפו את קבוצת הגיל של כל חבר כעמודה בשם
group. - הדפיסו את מספר החברים בכל קבוצה, כאשר
childמופיעה ראשונה. - הדפיסו את ממוצע
visitsשל הקבוצה שנקראה, עם 2 ספרות אחרי הנקודה העשרונית.
עבור גן חיות קטן יותר והקלט teen:
group
child 1
teen 2
adult 2
senior 1
Name: count, dtype: int64
Mean visits for teen: 10.5נסו בעצמכם
import pandas as pd
members = pd.read_csv("members.csv")
group = input()
# כתבו את הקוד שלכם למטה
בחנו את עצמכםהשיעור הזה כולל חידון קצר. התחילו את השיעור כדי לענות עליו ולעקוב אחרי ההתקדמות.
כל השיעורים ביחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה
1מרכז ופיזור
ממוצע וחציוןאחוזונים ורבעוניםשונות וסטיית תקןמדגם או אוכלוסייה?הערך השכיח ביותרסיכום: זמני משלוח4מדגמים ואוכלוסיות
אוכלוסייה ומדגםממוצעי מדגמים משתניםהתפלגות הדגימהמדגמים גדולים יותר, פחות רעשסיכום: סקר בעיירה5ערכים חריגים
תרשימי קופסהכלל הטווח הבין־רבעוני (IQR)כלל ציון Zטיפול בערכים חריגיםסיכום: תקלות בחיישניםתרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין