Frequency distribution of monthly data

Question

Ancalagon8 2023-1-17

0
链接

此问题的直接链接

https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/1895610-frequency-distribution-of-monthly-data

编辑： Star Strider 2023-1-18

I have a monthly timetable with some values and I need to calculate the frequency distribution in classes from 0 to 10 with step of 0.1. Right now using tabulate I receive these results.

frequency=(0:0.1:10);
tabulate(TT)
  Value    Count   Percent
  42832     95.95%
1     1549      3.47%
2      132      0.30%
3       48      0.11%
4       26      0.06%
5       16      0.04%
6       11      0.02%
7        2      0.00%
8        9      0.02%
9        4      0.01%
      4      0.01%
1        3      0.01%
2        3      0.01%
3        1      0.00%

How can I fill the classes until 10 (even with zeros, in other months I expect to have higher values).

0 个评论
显示 -2更早的评论隐藏 -2更早的评论

请先登录，再进行评论。

请先登录，再回答此问题。

Answer 1

Star Strider 2023-1-17

0
链接

此回答的直接链接

https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/1895610-frequency-distribution-of-monthly-data#answer_1150530

在 MATLAB Online 中打开

The tabulate function does not allow the edges to be specified. The histcounts function does.

Define the edges as:

Ev = linspace(0, 10, 101)
Ev = 1×101
         0    0.1000    0.2000    0.3000    0.4000    0.5000    0.6000    0.7000    0.8000    0.9000    1.0000    1.1000    1.2000    1.3000    1.4000    1.5000    1.6000    1.7000    1.8000    1.9000    2.0000    2.1000    2.2000    2.3000    2.4000    2.5000    2.6000    2.7000    2.8000    2.9000

to get 100 bins with the appropriate spacing, or use the NumBins option or the nbins argument.

If you want the frequency (rather than the default 'counts'), choose the 'probability' Normalization option.

.

8 个评论
显示 6更早的评论隐藏 6更早的评论

Star Strider 2023-1-17

编辑：Star Strider 2023-1-17

在 MATLAB Online 中打开

My pleasure!

I would just use something similar to the month loops that already exist. Those can either be one of the earlier ones, or one that reads the pages of the .xlsx file and computes the frequency histogram from those.

Also, there is no need to use the histogram function if you do not need the bar plot it creates. If you only want the counts or frequencies, use histcounts. Retain the edge output or edge vector calculation for reference.

On option to display them in one figure is to use the stackedplot function.

If you provide the file you are currently using, or the month results in the .xlsx file, it would be relatively easy to code this. Since all the results will have the same number of rows (or columns), you could save the frequency results in a matrix rather than a cell array.

EDIT — (17 Jan 2023 at 16:36)

There is only one month, so that made robust coding to work with the entire year something of a challenge. This should work with the entire data set —

LD = load(websave('TT','https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/1266730/TT.mat'));

TT = LD.TT

TT = 44640×1 timetable

date_time Rain __________________ ____ 01-Jan-19 00-00-00 0 01-Jan-19 00-01-00 0 01-Jan-19 00-02-00 0 01-Jan-19 00-03-00 0 01-Jan-19 00-04-00 0 01-Jan-19 00-05-00 0 01-Jan-19 00-06-00 0 01-Jan-19 00-07-00 0 01-Jan-19 00-08-00 0 01-Jan-19 00-09-00 0 01-Jan-19 00-10-00 0 01-Jan-19 00-11-00 0 01-Jan-19 00-12-00 0 01-Jan-19 00-13-00 0 01-Jan-19 00-14-00 0 01-Jan-19 00-15-00 0

RainPerHour = retime(TT, 'hourly', 'sum')

RainPerHour = 744×1 timetable

date_time Rain __________________ ____ 01-Jan-19 00-00-00 0 01-Jan-19 01-00-00 0 01-Jan-19 02-00-00 0 01-Jan-19 03-00-00 0 01-Jan-19 04-00-00 0 01-Jan-19 05-00-00 0 01-Jan-19 06-00-00 0 01-Jan-19 07-00-00 0 01-Jan-19 08-00-00 0 01-Jan-19 09-00-00 0 01-Jan-19 10-00-00 0 01-Jan-19 11-00-00 0 01-Jan-19 12-00-00 0 01-Jan-19 13-00-00 0 01-Jan-19 14-00-00 0 01-Jan-19 15-00-00 0

for k = 1:12

MMidx = month(RainPerHour.date_time) == k;

RainPerHourMonth{k,:} = RainPerHour(MMidx,:);

end

for k = 1:12

TTTemp = RainPerHourMonth{k}; % Create Temporary 'timetable'

Hours = hour(TTTemp.date_time); % Create 'Hours' Variable

[y,m,d] = ymd(TTTemp.date_time); % Begin To Create 'Date' Variable

Date = datetime(y,m,d); % Finish Creating 'Date' Variable

TTTemp = addvars(TTTemp, Date, Hours,'Before','Rain'); % Add 'Hours' & 'Date' Variables

TTTemp.Properties.VariableNames(1:2) = {'Date','Hours'}; % Name 'Hours' & 'Date' Variables

TTTempT = timetable2table(TTTemp); % Convert To 'table'

RainPerHourMonthT{k,:} = unstack(TTTempT(:,2:end),'Rain','Hours', 'VariableNamingRule','preserve'); % Unstack & Write To Cell Array

end

RainPerHourMonthT % Display Results

RainPerHourMonthT = 12×1 cell array

{31×25 table} { 0×1 table} { 0×1 table} { 0×1 table} { 0×1 table} { 0×1 table} { 0×1 table} { 0×1 table} { 0×1 table} { 0×1 table} { 0×1 table} { 0×1 table}

RainPerHourMonthT{1}(1:5,:)

ans = 5×25 table

Date 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 ___________ ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ __ ___ ___ __ ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ 01-Jan-2019 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 02-Jan-2019 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.2 0.1 0.1 0 0.3 0.3 03-Jan-2019 0.7 1.1 2.1 4.3 1.1 2.2 0.3 0.5 0.9 1.2 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 0.3 0 0 0 0 0 04-Jan-2019 0 0 0 0 0.2 0.1 0 0 0.1 3.2 0.1 0.5 0 0 0.3 0.5 0 1.6 0.9 0.3 0.5 0.2 0.1 0.1 05-Jan-2019 0.1 0.4 0 0.1 0.2 0.1 0 0 0 0 0 0 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Edges = linspace(0, 10, 101);

Cntrs = Edges(1:end-1)+mean(diff(Edges));

for k = 1:numel(RainPerHourMonth)

[N,~,Bin] = histcounts(RainPerHourMonth{k}.Rain, Edges, 'Normalization','probability');

Nv{k,:} = N;

Binv{:,k} = Bin;

% MMM{k} = month(RainPerHourMonthT{k}.Date(1,:),'shortname');

end

Nv

Nv = 12×1 cell array

{[0.7527 0.0551 0.0228 0.0255 0.0108 0.0202 0.0054 0.0094 0.0027 0.0067 0.0067 0.0054 0.0027 0.0054 0 0.0040 0.0027 0.0027 0.0013 0.0027 0.0027 0.0054 0.0027 0.0027 0.0013 0.0067 0.0027 0.0013 0 0.0027 0 0.0040 0 0.0013 0 0.0013 0.0040 0 0 0 0 0.0013 0.0013 0.0013 0 0 0 0.0013 0 0 0.0013 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0013 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0013 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0013 0]} {[NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN]} {[NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN]} {[NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN]} {[NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN]} {[NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN]} {[NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN]} {[NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN]} {[NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN]} {[NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN]} {[NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN]} {[NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN]}

figure

tiledlayout(12,1, 'TileSpacing','none')

for k = 1:numel(RainPerHourMonth)

nexttile

bar(Cntrs, Nv{k})

grid

% ylabel(MMM{k})

ylim([0 1])

end

xlabel('Bin Centers')

Un-comment the commented lines to create month labels for the axes (that I hope will work with the complete data set).

.

Star Strider 2023-1-18

在 MATLAB Online 中打开

Having the entire timetable helps!

This is a somewhat streamlined version of my previous code —

LD = load(websave('t','https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/1267645/t.mat'));

t = LD.t

t = 513077×1 timetable

date_time Rain __________________ ____ 01-Jan-19 00-00-00 0 01-Jan-19 00-03-00 0 01-Jan-19 00-04-00 0 01-Jan-19 00-05-00 0 01-Jan-19 00-06-00 0 01-Jan-19 00-07-00 0 01-Jan-19 00-08-00 0 01-Jan-19 00-09-00 0 01-Jan-19 00-10-00 0 01-Jan-19 00-11-00 0 01-Jan-19 00-12-00 0 01-Jan-19 00-13-00 0 01-Jan-19 00-14-00 0 01-Jan-19 00-15-00 0 01-Jan-19 00-16-00 0 01-Jan-19 00-17-00 0

Rainmax = max(t.Rain)

Rainmax = 4.3000

Rainmin = min(t.Rain(t.Rain>0))

Rainmin = 0.1000

%Monthly timetables from t

for a = 1:12

MMidx = month(t.date_time) == a;

tMonth{a,:} = t(MMidx,:);

end

tMonth

tMonth = 12×1 cell array

{42923×1 timetable} {40027×1 timetable} {44449×1 timetable} {43114×1 timetable} {44542×1 timetable} {41875×1 timetable} {43988×1 timetable} {44233×1 timetable} {42688×1 timetable} {44173×1 timetable} {40673×1 timetable} {40392×1 timetable}

% tMonth{1}

Edges = linspace(0, ceil(Rainmax), 101); % Change As Necessary To Produce The Desired REsults

Cntrs = Edges(1:end-1)+mean(diff(Edges));

for k = 1:numel(tMonth)

[N,~,Bin] = histcounts(tMonth{k}.Rain, Edges, 'Normalization','probability');

Nv{k,:} = N;

Binv{:,k} = Bin;

MMM{k} = month(tMonth{k}.date_time(1,:),'shortname');

end

Binmin = min(cellfun(@(x)min(x(x>0)),Nv))

Binmin = 2.2451e-05

Binmax = max(cellfun(@max,Nv))

Binmax = 1

figure

tiledlayout(6,2, 'TileSpacing','compact')

for k = 1:numel(tMonth)

nexttile

bar(Cntrs, Nv{k}, 'FaceColor','flat', 'EdgeColor','flat')

grid

ylabel(MMM{k})

ylim([1E-5 1]) % Optional, Change To Produce The Desired Result

set(gca,'YScale','log') % Optional (Shows Detail), Change To Produce The Desired Result

end

xlabel('Bin Centers')

Many of the bin counts are extremely small, and while they would be visible on a larger plot,.they are less visible on combined plots. After some experimentation, I decided on

as the appropriate lower y-axis limit, based on the values of ‘Binmin’ and ‘Binmax’. (The month labeling works, too!)

.

Ancalagon8 2023-1-18

编辑：Ancalagon8 2023-1-18

Thanks again! So the frequency distribution in classes from 0 to 10 with step of 0.1 for every month is stored in Nv? Because Nv is a 44640x1 cell, while I expected a 12x1 one.

Star Strider 2023-1-18

编辑：Star Strider 2023-1-18

My pleasure!

Yes. The bins are an array that go from 0 rainfall to the maximum rainfall (‘ceil(Rainmax)’ so 5 here) in the entire timetable. The limits can be anything that works, so 10 is also an acceptable option for the upper limit of ‘Edges’. I chose the upper limit here to increase the resolution so the individual bars would be easier to see.

Also, the ‘Binv’ cell array stores the bin indices (in this instance, indices into the the dates and times for each month) that contributed to each bin. I don’t know if that’s important, however the histcounts function produces it, so I returned it and saved it.

EDIT — (18 Jan 2023 at 21:57)

When I re-ran my code just now and viewed it,, ‘Nv’ is a (12x1) cell array.

.

请先登录，再进行评论。