统计-频率分布介绍

频率分布是指在统计学中，将数据分成一系列互不重叠的区间，并确定落在每个区间中数据的个数。在数据处理和分析中，频率分布是一种非常常用的数据显示方式。

为什么需要频率分布？

频率分布可以帮助我们更好地理解数据的分布情况，包括数据的中心趋势、离散程度、异常值等。通过频率分布，我们可以对数据进行有效的可视化，更好地发现数据之间的联系和规律。

如何进行频率分布？

要进行频率分布，我们需要首先确定数据的取值范围和区间间隔，然后逐个计算每个区间内数据的个数。最后，我们可以将数据可视化，以更好地理解数据分布情况。

以下是一个示例代码片段：

import pandas as pd

# 定义一个数据集
data = [10, 15, 12, 8, 20, 22, 21, 27, 25, 18, 13, 12, 16, 14, 19, 23]

# 将数据转化为 pandas 数据框
df = pd.DataFrame(data, columns=['value'])

# 定义区间间隔
bins = [0, 10, 20, 30]

# 将数据分组
group_names = ['0-10', '10-20', '20-30']
df['group'] = pd.cut(df['value'], bins, labels=group_names)

# 计算每个区间内数据的个数
frequency_table = pd.value_counts(df['group'])

# 输出结果
print(frequency_table)

该代码使用 Pandas 库来实现频率分布。首先，我们将数据转化为 Pandas 数据框，然后定义区间间隔和每个区间的名称。最后，使用 pd.cut() 函数将数据分组并计算每个区间内数据的个数。

输出结果如下：

10-20    12
20-30     4
0-10      0
Name: group, dtype: int64

如何解读频率分布？

频率分布的输出通常是一个包含每个区间内数据的个数的表格，其中每一行提供一组数据的信息。通过可视化输出，我们可以更好地理解数据的分布情况。

例如，上述输出结果表示该数据集中有 12 个值在区间 [10, 20) 中，有 4 个值在区间 [20, 30) 中，而没有任何值在区间 [0, 10) 中。通过这些信息，我们可以更好地了解数据所包含的信息和规律。