Summary  
This chapter covers using pandas DataFrame methods to compute descriptive statistics—calculating means, modes, and generating summary metrics like count, standard deviation, and percentiles.  

General domain of usage  
Exploratory data analysis

`pandas` bietet die praktische Methode `mean()`, die den **Durchschnitt** aller Werte für jede Spalte berechnet.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
```

Sie können dieselbe Methode auch verwenden, um den Durchschnittswert für eine bestimmte Spalte zu bestimmen:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
```

`pandas` bietet auch die Methode `mode()`, die den **häufigsten Wert** in jeder Spalte identifiziert.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
```

Um den Modus für eine bestimmte Spalte zu finden, wird die gleiche Methode verwendet:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
```

Eine weitere nützliche Methode in `pandas` ist `describe()`.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
```

Diese Methode bietet einen **Überblick über verschiedene Metriken** aus dem Datensatz, einschließlich:
- Gesamtanzahl der Einträge;
- Mittelwert oder Durchschnittswert;
- Standardabweichung;
- Die minimalen und maximalen Werte;
- Die 25., 50. (Median) und 75. Perzentile.

Pandas ist eine äußerst benutzerfreundliche Bibliothek für die Datenanalyse. Sie ist auch darauf ausgelegt, große Datensätze zu verarbeiten, indem sie Datenstrukturen wie DataFrame und Series verwendet. Dies macht sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Data Science. In diesem Leitfaden lernen Sie eine Reihe von statistischen Funktionen kennen, einschließlich der Berechnung von Korrelationen, Modi, Mediane sowie maximalen und minimalen Werten innerhalb eines Datensatzes. Sie lernen auch, wie man mit fehlenden Werten umgeht und spezifische Werte manipuliert sowie entfernt.

In diesem Abschnitt werden wir die Grundlagen der Series- und DataFrame-Strukturen erkunden. Sie werden auch die Unterschiede zwischen diesen beiden Strukturtypen kennenlernen.

Daten können in verschiedenen Formaten vorliegen, wie CSV, JSON, SQL, HTML und mehr. Mit Pandas sind Sie nicht auf ein einzelnes Format beschränkt – Sie können mit Daten aus einer Vielzahl von Dateitypen arbeiten. In diesem Kapitel konzentrieren wir uns speziell auf die Formate CSV und TXT.

Hier lernen Sie, wie Sie Rohdaten verarbeiten, indem Sie überflüssige Informationen entfernen und Nullwerte in einem Datensatz verwalten.

Beschreibung Der Daten

Lösung

Awesome!

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