Estadísticas con Pandas
La biblioteca Pandas ya incluye tres funciones integradas para calcular la media y la mediana. Para importar pandas utilizando el alias pd, utiliza la siguiente sintaxis:
import pandas as pd
A continuación, se muestra un ejemplo de cómo calcular .mean() y .median() para la columna 'work_year' en el conjunto de datos llamado df.
Puedes cambiar las columnas y observar los resultados:
1234567891011import pandas as pd 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) # Calculating the mean value mean = df['work_year'].mean() # Calculating the median value median = df['work_year'].median() print('The mean value is', mean) print('The median value is', median)
Para calcular valores estadísticos clave, utiliza métodos diseñados para manejar mediciones, tales como:
.mean()
.median()
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import pandas as pd
A continuación, se muestra un ejemplo de cómo calcular .mean() y .median() para la columna 'work_year' en el conjunto de datos llamado df.
Puedes cambiar las columnas y observar los resultados:
1234567891011import pandas as pd 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) # Calculating the mean value mean = df['work_year'].mean() # Calculating the median value median = df['work_year'].median() print('The mean value is', mean) print('The median value is', median)
Para calcular valores estadísticos clave, utiliza métodos diseñados para manejar mediciones, tales como:
.mean()
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