Grupowanie liczb w przedziały
Część sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 54 z 64.
Linia lotnicza nalicza opłatę za bagaż w zależności od jego kategorii wagowej, a nie od każdego grama. Grupowanie w przedziały zamienia liczby na zakresy, zwane przedziałami, gdy liczy się tylko zakres:
pd.cut przyjmuje wartości, krawędzie przedziałów i jedną etykietę dla każdego przedziału:
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())To wyświetla:
class
cabin 2
standard 3
heavy 1
Name: count, dtype: int64Każdy przedział obejmuje swoją prawą granicę, więc 7.0 kg nadal należy do bagażu podręcznego, a wartość poza granicami staje się NaN.
.sort_index() wyświetla przedziały w ich własnej kolejności, zaczynając od najjaśniejszego.
Wyzwanie
ŚredniOgród zoologiczny grupuje członków w pliku members.csv według age: child do 12 lat, teen od 13 do 17 lat, adult od 18 do 64 lat, senior od 65 do 100 lat. Program odczytuje group.
- Dodaj wiekową grupę każdego członka jako kolumnę
group. - Wypisz liczbę członków w każdej grupie, zaczynając od
child. - Wypisz średnią
visitsdla odczytanej grupy, zaokrągloną do 2 miejsc po przecinku.
Dla mniejszego ogrodu zoologicznego i wejścia teen:
group
child 1
teen 2
adult 2
senior 1
Name: count, dtype: int64
Mean visits for teen: 10.5Spróbuj swoich sił
import pandas as pd
members = pd.read_csv("members.csv")
group = input()
# Napisz swój kod poniżej
Ta lekcja zawiera krótki quiz. Zacznij lekcję, żeby na niego odpowiedzieć i śledzić swoje postępy.
Wszystkie lekcje w sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym
1Położenie i rozproszenie
Średnia i medianaPercentyle i kwartyleWariancja i odchylenie standardowePróba czy populacja?Najczęściej występująca wartośćPodsumowanie: czasy dostaw4Próby i populacje
Populacja i próbaŚrednie z prób się różniąRozkład próbkowaniaWiększe próby, mniej szumuPodsumowanie: ankietowanie mieszkańców7Linie trendu
ResztyDopasowanie metodą najmniejszych kwadratówRysowanie dopasowanej prostejPrzewidywanie za pomocą prostejJak dobre jest dopasowanie?Podsumowanie: godziny ćwiczeń10Kodowanie kategorii
Kategorie jako liczbyKodowanie one-hotGrupowanie liczb w przedziałyPowtórzenie: ogłoszenia motoryzacyjne2Rozkłady
Histogramy gęstościKształty danychKrzywa normalnaReguła 68-95-99,7Wyniki standaryzowane (Z-scores)Podsumowanie: czas pracy baterii5Obserwacje odstające
Wykresy pudełkoweReguła IQRReguła Z-scorePostępowanie z obserwacjami odstającymiPodsumowanie: błędy czujników3Prawdopodobieństwo przez symulację
Prawdopodobieństwo jako częstośćPrawo wielkich liczbSumy oczekWartość oczekiwanaPrawdopodobieństwo warunkowePodsumowanie: szanse na stoisku z kośćmi6Relacje
Odczytywanie wykresów punktowychKorelacjaMacierz korelacjiMapy cieplne korelacjiKorelacja nie oznacza przyczynowościPodsumowanie: lody i słońcePoćwicz samodzielnie: Kompilator Python online