Begge metoder giver lignende resultater, med små forskelle på grund af brugen af forskellige nævnere: N i numpy (populationsvarians) og N-1 i pandas (stikprøvevarians).


              123456789101112
            
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/ds_salaries_statistics', index_col = 0)

# Calculate the variance using the function from the NumPy library
var_1 = np.var(df['salary_in_usd'])
# Calculate the variance using the function from the pandas library
var_2 = df['salary_in_usd'].var()

print('The variace using NumPy library is', var_1)
print('The variace using pandas library is', var_2)

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 3. Kapitel 3

Spørg AI

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

Kursusindhold

Lær Statistik med Python

1. Grundlæggende Begreber

Stikprøve vs Population Typer af Statistik Datatyper Middelværdi Medianværdi Medianværdi af et Lige Antal Værdier Gennemsnit eller Median Typetal Quiz om Beskrivende Statistik

2. Gennemsnit, Median og Typetal med Python

Undersøg Datasættet Beregning af Gennemsnits- og Medianværdier med Python Statistik med Pandas Beregn Gennemsnits- og Medianløn

3. Varians og Standardafvigelse

Populationsvarians Stickprøvevarians Beregn Varians med Python Standardafvigelse Standardafvigelse med Python Beregning af Varians og Standardafvigelse

4. Kovarians vs Korrelation

Kovarians Korrelation Quiz om Kovarians og Korrelation Beregn Kovarians og Korrelation

5. Konfidensinterval

6. Statistisk Testning

Hvad Er T-Test Hypoteser T-test Matematisk Én-sidet og To-sidet Test Forudsætninger for T-test Udførelse af en t-test i Python Gennemfør en t-test Parret T-test

Beregn Varians med Python

Beregning af varians med NumPy

I numpy indsættes rækken af værdier (såsom en kolonne fra datasættet) i funktionen np.var(), for eksempel: np.var(df['work_year']).

Beregning af varians med pandas

I pandas anvendes metoden .var() direkte på kolonnen, således: df['work_year'].var().

Begge metoder giver lignende resultater, med små forskelle på grund af brugen af forskellige nævnere: N i numpy (populationsvarians) og N-1 i pandas (stikprøvevarians).


              123456789101112
            
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/ds_salaries_statistics', index_col = 0)

# Calculate the variance using the function from the NumPy library
var_1 = np.var(df['salary_in_usd'])
# Calculate the variance using the function from the pandas library
var_2 = df['salary_in_usd'].var()

print('The variace using NumPy library is', var_1)
print('The variace using pandas library is', var_2)

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 3. Kapitel 3