Datenbeschreibung
pandas bietet die praktische Methode mean(), die den Durchschnitt aller Werte für jede Spalte berechnet.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
Mit derselben Methode lässt sich auch der Durchschnittswert für eine bestimmte Spalte ermitteln:
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
pandas stellt außerdem die Methode mode() bereit, die den am häufigsten vorkommenden Wert in jeder Spalte identifiziert.
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Um den Modus für eine bestimmte Spalte zu ermitteln, wird die gleiche Methode verwendet:
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Verwendung von [0] nach .mode(), um den ersten Wert zu extrahieren, falls mehrere Modi vorhanden sind. Ohne diese Angabe gibt die Methode eine gesamte Series zurück.
Eine weitere nützliche Methode in pandas ist describe().
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Diese Methode bietet einen Überblick über verschiedene Kennzahlen des Datensatzes, einschließlich:
- Gesamtanzahl der Einträge;
- Mittelwert oder Durchschnittswert;
- Standardabweichung;
- Minimal- und Maximalwert;
- 25., 50. (Median) und 75. Perzentil.
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Sie erhalten ein DataFrame mit dem Namen wine_data.
- Den Mittelwert der Spalte
'residual sugar'berechnen und das Ergebnis in der Variableresidual_sugar_meanspeichern. - Den Modus der Spalte
'fixed acidity'berechnen und das Ergebnis in der Variablefixed_acidity_modespeichern. - Eine Übersicht verschiedener Statistiken aus
wine_dataabrufen und das Ergebnis in der Variabledescribed_dataspeichern.
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mean_values = df['column_name'].mean()
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df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Um den Modus für eine bestimmte Spalte zu ermitteln, wird die gleiche Methode verwendet:
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Eine weitere nützliche Methode in pandas ist describe().
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Diese Methode bietet einen Überblick über verschiedene Kennzahlen des Datensatzes, einschließlich:
- Gesamtanzahl der Einträge;
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- Standardabweichung;
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