Como calcular a frequência relativa em python
A frequência relativa mede a frequência com que um determinado valor aparece em um conjunto de dados em relação ao número total de valores em um conjunto de dados.
Você pode usar a seguinte função em Python para calcular frequências relativas:
def rel_freq (x): freqs = [(value, x.count(value) / len(x)) for value in set(x)] return freqs
Os exemplos a seguir mostram como usar esta função na prática.
Exemplo 1: Frequências relativas para uma lista de números
O código a seguir mostra como usar esta função para calcular as frequências relativas de uma lista de números:
#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)]
A maneira de interpretar esta saída é:
- O valor “1” tem frequência relativa de 0,42857 no conjunto de dados.
- O valor “2” tem frequência relativa de 0,142857 no conjunto de dados.
- O valor “3” tem frequência relativa de 0,142857 no conjunto de dados.
- O valor “4” tem frequência relativa de 0,28571 no conjunto de dados.
Você notará que todas as frequências relativas somam 1.
Exemplo 2: Frequências relativas para uma lista de caracteres
O código a seguir mostra como usar esta função para calcular as frequências relativas de uma lista de caracteres:
#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)]
A maneira de interpretar esta saída é:
- O valor “a” tem frequência relativa de 0,4 no conjunto de dados.
- O valor “b” tem frequência relativa de 0,4 no conjunto de dados.
- O valor “c” tem frequência relativa de 0,2 no conjunto de dados.
Novamente, todas as frequências relativas somam 1.
Exemplo 3: frequências relativas para uma coluna em um DataFrame do pandas
O código a seguir mostra como usar esta função para calcular frequências relativas para uma coluna específica em um DataFrame do pandas:
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)]
A maneira de interpretar esta saída é:
- O valor “25” tem frequência relativa de 0,2 na coluna.
- O valor “19” tem frequência relativa de 0,2 na coluna.
- O valor “14” tem frequência relativa de 0,2 na coluna.
- O valor “15” tem frequência relativa de 0,4 na coluna.
Novamente, todas as frequências relativas somam 1.
Recursos adicionais
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Histograma de frequência relativa: definição + exemplo
Como calcular a frequência relativa no Excel