检查类别不平衡
2022 Kaggle Survey 收集了关于数据科学家的背景、偏好的技术与方法等信息。基于受访者的数量与画像,它被视为能够准确反映数据科学领域现状的调查。
在查看了职位名称并将其归类以与我们的 salaries 数据框对齐后,您可以看到 Kaggle 调查中各职位类别的占比如下:
| Job Category | Relative Frequency |
|---|---|
| Data Science | 0.281236 |
| Data Analytics | 0.224231 |
| Other | 0.214609 |
| Managerial | 0.121300 |
| Machine Learning | 0.083248 |
| Data Engineering | 0.075375 |
将 Kaggle 调查结果视为总体,您的任务是通过比较职位类别的相对频率,判断 salaries 数据框是否具有代表性。
本练习是课程的一部分
Python 中的探索性数据分析
练习说明
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salaries数据框中"Job_Category"列的相对频率。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Print the relative frequency of Job_Category
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