para distribuição de frequência de uma variável com valores excessivos, você pode reduzir os valores em classes,
Aqui eu valores excessivos para a employrate
variável, e não há significado de sua distribuição de frequência comvalues_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]
distribuição de frequência values_count(normalize=True)
sem classificação, o comprimento do resultado aqui é 139 (parece sem sentido como uma distribuição de frequência):
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
colocação classificação colocamos todos os valores com um determinado intervalo, ou seja.
0-10 como 1,
11-20 como 2
21-30 como 3 e assim por diante.
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))
após a classificação, temos uma distribuição de frequência clara. aqui podemos ver facilmente, que 37.64%
dos países têm taxa de emprego entre 51-60%
e 11.79%
dos países têm taxa de emprego entre71-80%
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)
, para evitar que a primeira coluna fique um pouco fora de ordem