पायथन में सापेक्ष आवृत्ति की गणना कैसे करें

सापेक्ष आवृत्ति यह मापती है कि किसी डेटा सेट में मानों की कुल संख्या के सापेक्ष एक निश्चित मान कितनी बार दिखाई देता है।

आप सापेक्ष आवृत्तियों की गणना करने के लिए पायथन में निम्नलिखित फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 def rel_freq (x):
freqs = [(value, x.count(value) / len(x)) for value in set(x)]
return freqs

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: संख्याओं की सूची के लिए सापेक्ष आवृत्तियाँ

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि संख्याओं की सूची की सापेक्ष आवृत्तियों की गणना करने के लिए इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 #define data
data = [1, 1, 1, 2, 3, 4, 4]

#calculate relative frequencies for each value in list
rel_freq(data)

[(1, 0.42857142857142855),
 (2, 0.14285714285714285),
 (3, 0.14285714285714285),
 (4, 0.2857142857142857)]

इस आउटपुट की व्याख्या करने का तरीका यह है:

• डेटासेट में मान “1” की सापेक्ष आवृत्ति 0.42857 है।
• डेटासेट में मान “2” की सापेक्ष आवृत्ति 0.142857 है।
• डेटासेट में मान “3” की सापेक्ष आवृत्ति 0.142857 है।
• डेटासेट में मान “4” की सापेक्ष आवृत्ति 0.28571 है।

आप देखेंगे कि सभी सापेक्ष आवृत्तियों का योग 1 होता है।

उदाहरण 2: वर्णों की सूची के लिए सापेक्ष आवृत्तियाँ

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि वर्णों की सूची की सापेक्ष आवृत्तियों की गणना करने के लिए इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 #define data
data = ['a', 'a', 'b', 'b', 'c']

#calculate relative frequencies for each value in list
rel_freq(data)

[('a', 0.4), ('b', 0.4), ('c', 0.2)]

इस आउटपुट की व्याख्या करने का तरीका यह है:

• डेटासेट में मान “ए” की सापेक्ष आवृत्ति 0.4 है।
• डेटासेट में मान “बी” की सापेक्ष आवृत्ति 0.4 है।
• डेटासेट में मान “सी” की सापेक्ष आवृत्ति 0.2 है।

पुनः, सभी सापेक्ष आवृत्तियों का योग 1 होता है।

उदाहरण 3: पांडा डेटाफ़्रेम में एक कॉलम के लिए सापेक्ष आवृत्तियाँ

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि पांडा डेटाफ़्रेम में किसी विशिष्ट कॉलम के लिए सापेक्ष आवृत्तियों की गणना करने के लिए इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 import pandas as pd

#define data
data = pd.DataFrame({'A': [25, 15, 15, 14, 19],
                     'B': [5, 7, 7, 9, 12],
                     'C': [11, 8, 10, 6, 6]})

#calculate relative frequencies of values in column 'A'
rel_freq( list (data['A']))

[(25, 0.2), (19, 0.2), (14, 0.2), (15, 0.4)]

इस आउटपुट की व्याख्या करने का तरीका यह है:

• मान “25” की कॉलम में सापेक्ष आवृत्ति 0.2 है।
• कॉलम में मान “19” की सापेक्ष आवृत्ति 0.2 है।
• कॉलम में मान “14” की सापेक्ष आवृत्ति 0.2 है।
• मान “15” की कॉलम में सापेक्ष आवृत्ति 0.4 है।

पुनः, सभी सापेक्ष आवृत्तियों का योग 1 होता है।

अतिरिक्त संसाधन

सापेक्ष आवृत्ति कैलकुलेटर
सापेक्ष आवृत्ति हिस्टोग्राम: परिभाषा + उदाहरण
एक्सेल में सापेक्ष आवृत्ति की गणना कैसे करें