Frecuencia absoluta y relativa en Pandas

La frecuencia es el número de ocurrencias de un resultado en la muestra dada. Se puede denominar de dos maneras diferentes.

1. Frecuencia Absoluta:
Es el número de observaciones en una categoría particular. Siempre tiene un valor entero o podemos decir que tiene valores discretos.

Ejemplo:

Se dan los siguientes datos sobre el aprobado o reprobado de los alumnos en un examen realizado de Matemáticas en una clase.
P, P, F, P, F, P, P, F, F, P, P, P

donde, P = Aprobado y F = Reprobado.

Solución:
De los datos dados podemos decir que
Hay 8 estudiantes que aprobaron el examen
Hay 4 estudiantes que reprobaron el examen

Implementación en Python:
el resultado de 12 personas declaradas en dos categorías Pasa (P) y Falla (F) se clasifica como 1 y 0 respectivamente.

P, P, F, P, F, P, P, F, F, P, P, P
1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1

import pandas as pd
  
data = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1]
  
# Create Data Frame using pandas library
# .value_counts() counts the number of 
# occurrences of particular observation
  
df = pd.Series(data).value_counts()
print(df)

1    8
0    4
dtype: int64

2. Frecuencia relativa:
es la fracción de observaciones de una categoría particular en un conjunto de datos dado. Tiene valores flotantes y también representados en porcentaje. Consideremos el ejemplo dado de estudiantes aprobados y reprobados en el examen de Matemáticas. Después,

frecuencia relativa de alumnos aprobados = 8 / ( 8 + 4 ) = 0,666 = 66,6 %
frecuencia relativa de alumnos reprobados = 4 / ( 8 + 4 ) = 0,333 = 33,3 %

import pandas as pd
  
data = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1]
  
# Create Data Frame using pandas library
# .value_counts() counts the number of 
# occurrences of particular observation
  
df = pd.Series(data).value_counts()      
print(df / len(data))

1    0.666667
0    0.333333
dtype: float64