Okay Danke für die antwort schonmal also dann jetzt ganz ausführlich. Wir haben einen Datensatz gegeben der heißt Kundendaten und darin eine Variable enthalten die heisst income(Netto HH vermögen) diese Variable hat 5000 ausprägungen und ich muss einen code pyhton erstellen mit chatgpt und diesen python code dann bei visual studio code ein fügen so das mir visuial studio code das Histogramm dazu erstellt was ich möchte. Das Histogramm wie es aussehen soll habe ich bereits vorgegen bekommen, und ich habe auch die formlen die zur berechnung benutz werden sollen vorgegeben, es sollen 5 klassen erstellt werden in der ersten klasse alle einkommen von 10 bis unter 40 usw. ich füge bilder hinzu zur verständnis das problem ist das chatgpt nicht verstehet das der code nun alle zahlen ausliesst die eine 10 enthalten haben also auch 110 und 111 und 112 usw und nicht die zahlen die tatsächlich in meine klasse gehören.
Das ist mein Promt an Chatgpt: Ich möchte das du das HH einkommen in 5 Klassen klassierst dabei soll Klassiert werden in von 10 bis unter 40, von 40 bis unter 80, von 80 bis unter 120, von 120 bis unter 240, von 240 bis 1000
Nehme dazu bitte die formel die ich in meinem Statistik Kurs anwende um die , Dichte und die absolute Besetzungsdichten zu berechnenKlassenbreite : Klassenobergrenze - Klassenuntergrenze Absolute Besetzungsdichte : Häufigkeit/Breite, also Häufigkeit geteilt durch die Breite
und das ist der code den chat gpt mir ausgibt das bild mit den grünen balken ist wie es aussehen soll und das andere was ich bisher erstellen konnte und ich habe das problem erkannt daran das die 1 Klasse eine absolute besetzungsdichte von 80 hat laut pyhton das ist aber falsch und kann nur dazu kommen wenn er mehr werte in die Klasse nimmt es es tätsächliche häufigkeiten gibt
Das ist der Code von Chatgpt :
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Lade die Excel-Datei in ein DataFrame
excel_datei = "Kundendaten.xlsx"
df = pd.read_excel(excel_datei)
# Annahme: Die Variable "income" enthält das Netto-Haushaltseinkommen
spalte_fuer_histogramm = "income"
# Definiere die Klassenintervalle und ihre Breiten
klassen = [(10, 40), (40, 80), (80, 120), (120, 240), (240, 1000)]
# Initialisiere Listen zur Speicherung der Ergebnisse
haeufigkeiten = []
klassenbreiten = []
besetzungsdichten = []
# Berechne die absolute Häufigkeit und die Klassenbreite für jede Klasse
for klasse in klassen:
untergrenze, obergrenze = klasse
mask = (df[spalte_fuer_histogramm] >= untergrenze) & (df[spalte_fuer_histogramm] < obergrenze)
haeufigkeit = sum(mask)
breite = obergrenze - untergrenze
# Berechne die absolute Besetzungsdichte
besetzungsdichte = haeufigkeit / breite
# Speichere die Ergebnisse in den entsprechenden Listen
haeufigkeiten.append(haeufigkeit)
klassenbreiten.append(breite)
besetzungsdichten.append(besetzungsdichte)
# Ausgabe der Ergebnisse im Terminal mit Rechenweg
for i, klasse in enumerate(klassen):
untergrenze, obergrenze = klasse
print(f"Klasse {i+1}:")
print(f" - Unter- und Obergrenze: {untergrenze} - {obergrenze}")
print(f" - Häufigkeit: {haeufigkeiten}")
print(f" - Klassenbreite: {klassenbreiten}")
print(f" - Absolute Besetzungsdichte: {besetzungsdichten:.2f}")
print()
# Erstelle das Histogramm
klassenmitte = [(untergrenze + obergrenze) / 2 for untergrenze, obergrenze in klassen]
plt.bar(klassenmitte, besetzungsdichten, width=klassenbreiten, edgecolor='k')
# Titel und Beschriftungen hinzufügen
plt.title("Histogramm des Netto-Haushaltseinkommens")
plt.xlabel("Einkommen")
plt.ylabel("Absolute Besetzungsdichte")
# Zeige das Histogramm an
plt.show()
