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 kann auch der Durchschnittswert für eine bestimmte Spalte ermittelt werden:
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]
Wir verwenden [0] nach .mode(), um den ersten Wert zu extrahieren, falls mehrere Modi existieren. Ohne diese Angabe gibt die Methode eine vollständige 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, darunter:
- Gesamtanzahl der Einträge;
- Mittelwert oder Durchschnittswert;
- Standardabweichung;
- Die minimalen und maximalen Werte;
- Das 25., 50. (Median) und 75. Perzentil.
Swipe to start coding
Es steht ein DataFrame mit dem Namen wine_data zur Verfügung.
- Den Mittelwert der Spalte
'residual sugar'berechnen und das Ergebnis in der Variablenresidual_sugar_meanspeichern. - Den Modus der Spalte
'fixed acidity'berechnen und das Ergebnis in der Variablenfixed_acidity_modespeichern. - Einen Überblick über verschiedene Statistiken aus
wine_dataabrufen und das Ergebnis in der Variablendescribed_dataspeichern.
Lösung
Danke für Ihr Feedback!
single
Fragen Sie AI
Fragen Sie AI
Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen
Awesome!
Completion rate improved to 3.03Datenbeschreibung
Swipe um das Menü anzuzeigen
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 kann auch der Durchschnittswert für eine bestimmte Spalte ermittelt werden:
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]
Wir verwenden [0] nach .mode(), um den ersten Wert zu extrahieren, falls mehrere Modi existieren. Ohne diese Angabe gibt die Methode eine vollständige 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, darunter:
- Gesamtanzahl der Einträge;
- Mittelwert oder Durchschnittswert;
- Standardabweichung;
- Die minimalen und maximalen Werte;
- Das 25., 50. (Median) und 75. Perzentil.
Swipe to start coding
Es steht ein DataFrame mit dem Namen wine_data zur Verfügung.
- Den Mittelwert der Spalte
'residual sugar'berechnen und das Ergebnis in der Variablenresidual_sugar_meanspeichern. - Den Modus der Spalte
'fixed acidity'berechnen und das Ergebnis in der Variablenfixed_acidity_modespeichern. - Einen Überblick über verschiedene Statistiken aus
wine_dataabrufen und das Ergebnis in der Variablendescribed_dataspeichern.
Lösung
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
Awesome!
Completion rate improved to 3.03single
