Varianz Mit Python Berechnen
Varianzberechnung mit NumPy
In numpy wird die Sequenz von Werten (zum Beispiel eine Spalte aus dem Datensatz) an die Funktion np.var() übergeben, zum Beispiel: np.var(df['work_year']).
Varianzberechnung mit pandas
In pandas wird die Methode .var() direkt auf die Spalte angewendet, wie folgt: df['work_year'].var().
Beide Methoden liefern ähnliche Ergebnisse, mit leichten Unterschieden aufgrund der Verwendung verschiedener Nenner: N in numpy (Populationsvarianz) und N-1 in pandas (Stichprobenvarianz).
123456789101112import 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)
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In numpy wird die Sequenz von Werten (zum Beispiel eine Spalte aus dem Datensatz) an die Funktion np.var() übergeben, zum Beispiel: np.var(df['work_year']).
Varianzberechnung mit pandas
In pandas wird die Methode .var() direkt auf die Spalte angewendet, wie folgt: df['work_year'].var().
Beide Methoden liefern ähnliche Ergebnisse, mit leichten Unterschieden aufgrund der Verwendung verschiedener Nenner: N in numpy (Populationsvarianz) und N-1 in pandas (Stichprobenvarianz).
123456789101112import 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)
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