Boa noite,
Na vídeo aula foi executado o seguinte comando:
frequencia= pd.value_counts(
pd.cut(
x= dados.Renda,
bins= 17,
include_lowest= True
),
sort=False
)Nesse caso, o numero de classes é 17 (bins).
Caso eu queira representar isso ai em um histograma, fazendo:
dados.Renda.hist(bins=17)As classes serão as mesmas?
Aguardo atenciosamente!
Olá Flávia, Tudo bem ? Espero que sim.
Desculpa pela demora em uma resposta.
As classes serão quase as mesma, exceto pelo primeiro valor do intervalo da primeira classe.
Usando cut teremos:
(-200.001, 11764.706]Enquanto que no hist teremos:
[ 0. , 11764.70588235 ]Podemos verificar isso de duas maneiras, olhando a documentação do matplotlib, já que o hist do Pandas chama a função hist dessa biblioteca (podemos ver na documentação do Pandas) e comparando com a do cut.
Ou podemos acessar os intervalos criados pelo hist:
import matplotlib.pyplot as plt
lista = plt.hist(x=dados.Renda, bins=17)[1]
listaTeremos como resultado:
array([ 0. , 11764.70588235, 23529.41176471, 35294.11764706,
47058.82352941, 58823.52941176, 70588.23529412, 82352.94117647,
94117.64705882, 105882.35294118, 117647.05882353, 129411.76470588,
141176.47058824, 152941.17647059, 164705.88235294, 176470.58823529,
188235.29411765, 200000. ])Com isso podemos comparar com os intervalos criados no cut:
dist_freq_quantitativas_amplitude_fixa.indexTeremos esse resultado:
CategoricalIndex([ (-200.001, 11764.706], (11764.706, 23529.412],
(23529.412, 35294.118], (35294.118, 47058.824],
(47058.824, 58823.529], (58823.529, 70588.235],
(70588.235, 82352.941], (82352.941, 94117.647],
(94117.647, 105882.353], (105882.353, 117647.059],
(117647.059, 129411.765], (129411.765, 141176.471],
(141176.471, 152941.176], (152941.176, 164705.882],
(164705.882, 176470.588], (176470.588, 188235.294],
(188235.294, 200000.0]],Assim podemos ver que os intervalos se repetem.
Espero ter ajudado, bons estudos.
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