<\/p>\n
Die relative H\u00e4ufigkeit<\/strong> misst, wie oft ein bestimmter Wert in einem Datensatz im Verh\u00e4ltnis<\/em> zur Gesamtzahl der Werte in einem Datensatz vorkommt.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen die folgende Funktion in Python verwenden, um relative H\u00e4ufigkeiten zu berechnen:<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie diese Funktion verwendet wird, um die relativen H\u00e4ufigkeiten einer Liste von Zahlen zu berechnen:<\/span><\/p>\n Die Art und Weise, diese Ausgabe zu interpretieren, ist:<\/span><\/p>\n Sie werden feststellen, dass sich alle relativen H\u00e4ufigkeiten zu 1 addieren.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie diese Funktion verwendet wird, um die relativen H\u00e4ufigkeiten einer Liste von Zeichen zu berechnen:<\/span><\/p>\n Die Art und Weise, diese Ausgabe zu interpretieren, ist:<\/span><\/p>\n Auch hier ergeben alle relativen H\u00e4ufigkeiten zusammen 1.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie diese Funktion verwendet wird, um relative H\u00e4ufigkeiten f\u00fcr eine bestimmte Spalte in einem Pandas-DataFrame zu berechnen:<\/span><\/p>\n Die Art und Weise, diese Ausgabe zu interpretieren, ist:<\/span><\/p>\n Auch hier ergeben alle relativen H\u00e4ufigkeiten zusammen 1.<\/span><\/p>\n Relativer Frequenzrechner<\/a> Die relative H\u00e4ufigkeit misst, wie oft ein bestimmter Wert in einem Datensatz im Verh\u00e4ltnis zur Gesamtzahl der Werte in einem Datensatz vorkommt. Sie k\u00f6nnen die folgende Funktion in Python verwenden, um relative H\u00e4ufigkeiten zu berechnen: def rel_freq (x): freqs = [(value, x.count(value) \/ len(x)) for value in set(x)] return freqs Die folgenden Beispiele zeigen, wie […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n def<\/span> rel_freq<\/span> (x):<\/strong><\/span>\nfreqs = [(value, x.count(value) \/ len(x)) for value in set(x)]<\/strong><\/span>\nreturn<\/span> freqs<\/strong><\/span><\/pre>\n Beispiel 1: Relative H\u00e4ufigkeiten f\u00fcr eine Liste von Zahlen<\/strong><\/h3>\n
#define data<\/span>\ndata = [1, 1, 1, 2, 3, 4, 4]\n\n#calculate relative frequencies for each value in list\n<\/span>rel_freq(data)\n\n[(1, 0.42857142857142855),\n (2, 0.14285714285714285),\n (3, 0.14285714285714285),\n (4, 0.2857142857142857)]\n<\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 2: Relative H\u00e4ufigkeiten f\u00fcr eine Liste von Zeichen<\/strong><\/h3>\n
#define data<\/span>\ndata = ['a', 'a', 'b', 'b', 'c']\n\n#calculate relative frequencies for each value in list\n<\/span>rel_freq(data)\n\n[('a', 0.4), ('b', 0.4), ('c', 0.2)]\n<\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 3: Relative H\u00e4ufigkeiten f\u00fcr eine Spalte in einem Pandas-DataFrame<\/strong><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define data\n<\/span>data = pd.DataFrame({'A': [25, 15, 15, 14, 19],\n 'B': [5, 7, 7, 9, 12],\n 'C': [11, 8, 10, 6, 6]})\n\n#calculate relative frequencies of values in column 'A'\n<\/span>rel_freq( list<\/span> (data['A']))\n\n[(25, 0.2), (19, 0.2), (14, 0.2), (15, 0.4)]\n<\/strong><\/pre>\n\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen
<\/strong><\/span><\/h3>\n
Histogramm der relativen H\u00e4ufigkeit: Definition + Beispiel<\/a>
So berechnen Sie die relative H\u00e4ufigkeit in Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"