Menu
CoddyTech

Sayıları Gruplara Ayırma

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Makine Öğrenimi için İstatistik bölümünün bir parçası. Ders 54 / 64.

Bir hava yolu şirketi, bagaj ücretini gramına göre değil, ağırlık sınıfına göre belirler. Gruplama, yalnızca aralığın önemli olduğu durumlarda sayıları aralıklara, yani bölmelere ayırır:

0'dan 32 kg'a kadar bir sayı doğrusu, 7 ve 23 noktalarından kesilerek kabin, standart ve ağır olmak üzere üç gölgeli bölmeye ayrılmış; altı çanta nokta olarak gösterilmiştir: 5.5 ve 7.0 kabin bölmesinde, 12.4, 18.2 ve 23.0 standart bölmesinde, 30.5 ağır bölmesinde

pd.cut değerleri, sınırları ve her aralık için bir etiketi alır:

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())

Bu, şunu yazdırır:

class
cabin       2
standard    3
heavy       1
Name: count, dtype: int64

Her kutu sağ kenarını da içerir; bu nedenle 7.0 kg hâlâ kabin bagajı kategorisindedir ve kenarların dışındaki bir değer NaN olur.

.sort_index() kutuları kendi sıralarına göre, en açık renkliden başlayarak listeler.

challenge icon

Görev

Orta

Bir hayvanat bahçesi, members.csv dosyasındaki üyeleri age değerine göre gruplandırır: 12'ye kadar child, 13 ile 17 arası teen, 18 ile 64 arası adult, 65 ile 100 arası senior. Program bir group okur.

  1. Her üyenin yaş grubunu group sütunu olarak ekleyin.
  2. Her grubun üye sayısını, önce child olacak şekilde yazdırın.
  3. Okunan grubun ortalama visits değerini 2 ondalık basamakla yazdırın.

Daha küçük bir hayvanat bahçesi ve teen girdisi için:

group
child     1
teen      2
adult     2
senior    1
Name: count, dtype: int64
Mean visits for teen: 10.5

Kendin dene

import pandas as pd

members = pd.read_csv("members.csv")
group = input()

# Kodunuzu aşağıya yazın
quiz iconKendini test et

Bu ders kısa bir quiz içerir. Soruları yanıtlamak ve ilerlemeni kaydetmek için derse başla.

Makine Öğrenimi için İstatistik bölümündeki tüm dersler

Kendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi