Valor nan na saída | Estatística com Python: frequências e medidas

import numpy as np dados.shape[0] k = 1 + (10 / 3) * np.log10(dados.shape[0]) # n é o número de linhas do dataframe k = int(k.round(0)) # arredondado e retirando o zero após a virgula frequencia = pd.value_counts(pd.cut(x=dados['Renda'], bins=k, include_lowest=True), sort=False) percentual = pd.value_counts(pd.cut(x=dados['Renda'], bins=k, include_lowest=False), sort=False, normalize=True) * 100 distribuicao_frequencia_amplitude_fixa = pd.DataFrame({'Frequência': frequencia, 'Percentual %': percentual}) distribuicao_frequencia_amplitude_fixa Frequência Percentual % (-200.001, 11764.706] 75594.0 NaN (-200.0, 11764.706] NaN 98.378449 (11764.706, 23529.412] 1022.0 1.330036 (23529.412, 35294.118] 169.0 0.219938 (35294.118, 47058.824] 19.0 0.024727 (47058.824, 58823.529] 16.0 0.020822 (58823.529, 70588.235] 5.0 0.006507 (70588.235, 82352.941] 4.0 0.005206 (82352.941, 94117.647] 1.0 0.001301 (94117.647, 105882.353] 6.0 0.007808 (105882.353, 117647.059] 0.0 0.000000 (117647.059, 129411.765] 1.0 0.001301 (129411.765, 141176.471] 0.0 0.000000 (141176.471, 152941.176] 0.0 0.000000 (152941.176, 164705.882] 0.0 0.000000 (164705.882, 176470.588] 0.0 0.000000 (176470.588, 188235.294] 0.0 0.000000 (188235.294, 200000.0] 3.0 0.003904

Olá Marcos. Tudo bem ? Espero que sim.

Sua frequência e percentual estão incompatíveis porque em um você está considerando o menor, include_lowest=True, e no outro não:

frequencia = pd.value_counts(pd.cut(x=dados['Renda'], bins=k, include_lowest=True), sort=False)

percentual = pd.value_counts(pd.cut(x=dados['Renda'], bins=k, include_lowest=False), sort=False, normalize=True) * 100

Para resolver basta escolher um dos dois caminhos, os dois True ou os dois False:

import numpy as np

dados.shape[0]

k = 1 + (10 / 3) * np.log10(dados.shape[0]) # n é o número de linhas do dataframe

k = int(k.round(0)) # arredondado e retirando o zero após a virgula

frequencia = pd.value_counts(pd.cut(x=dados['Renda'], bins=k, include_lowest=False), sort=False)

percentual = pd.value_counts(pd.cut(x=dados['Renda'], bins=k, include_lowest=False), sort=False, normalize=True) * 100

distribuicao_frequencia_amplitude_fixa = pd.DataFrame({'Frequência': frequencia, 'Percentual %': percentual})
distribuicao_frequencia_amplitude_fixa

Espero ter ajudado, qualquer duvida não hesite em perguntar.

Bons Estudos : )