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:
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: int64Her 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.
Görev
OrtaBir 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.
- Her üyenin yaş grubunu
groupsütunu olarak ekleyin. - Her grubun üye sayısını, önce
childolacak şekilde yazdırın. - Okunan grubun ortalama
visitsdeğerini 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: 10.5Kendin dene
import pandas as pd
members = pd.read_csv("members.csv")
group = input()
# Kodunuzu aşağıya yazın
Bu ders kısa bir quiz içerir. Soruları yanıtlamak ve ilerlemeni kaydetmek için derse başla.
Makine Öğrenimi için İstatistik bölümündeki tüm dersler
1Merkez ve Yayılım
Ortalama ve MedyanYüzdelikler ve ÇeyreklerVaryans ve Standart SapmaÖrneklem mi, Anakütle mi?En Sık Görülen DeğerÖzet: Teslimat Süreleri4Örneklemler ve Anakütleler
Anakütle ve ÖrneklemÖrneklem Ortalamaları DeğişirÖrnekleme DağılımıDaha Büyük Örneklemler, Daha Az GürültüÖzet: Bir Kasabada Anket Yapmak7Eğilim Doğruları
ArtıklarEn Küçük Kareler UydurmasıUydurma Doğrusunu ÇizmeBir Doğruyla Tahmin YapmaUydurma Ne Kadar İyi?Tekrar: Alıştırma Saatleri10Kategorileri Kodlama
Sayılar Olarak KategorilerOne-Hot EncodingSayıları Gruplara AyırmaÖzet: Araba İlanları2Dağılımlar
Yoğunluk HistogramlarıVeri Dağılımlarının ŞekilleriNormal Eğri68-95-99,7 KuralıZ PuanlarıÖzet: Pil Ömrü5Aykırı Değerler
Kutu GrafikleriIQR KuralıZ-Skoru KuralıAykırı Değerleri Ele AlmaÖzet: Sensör Hataları8Grupları Karşılaştırma
Gruplara Göre Kutu GrafikleriOrtalamalar Arasındaki FarkŞans Eseri Olabilir mi?P-Değerlerit-TestiÖzet: A/B Testi11Bir Veri Kümesini Keşfetmek
İlk BakışTüm Özellikler Bir AradaÖzellikler ve EtiketEn İyi İki ÖzellikÖzet: Diyabet Verileri3Simülasyonla Olasılık
Frekans Olarak OlasılıkBüyük Sayılar YasasıZarların ToplamıBeklenen DeğerKoşullu OlasılıkTekrar: Zar Tezgâhının Olasılıkları6İlişkiler
Dağılım Grafiklerini OkumaKorelasyonKorelasyon MatrisiKorelasyon Isı HaritalarıKorelasyon Nedensellik DeğildirÖzet: Dondurma ve GüneşKendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi