Description des Données
pandas propose la méthode pratique mean() qui calcule la moyenne de toutes les valeurs pour chaque colonne.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
La même méthode peut également être utilisée pour déterminer la valeur moyenne d'une colonne spécifique :
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
pandas fournit également la méthode mode(), qui identifie la valeur la plus fréquente dans chaque colonne.
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Pour trouver la valeur modale d'une colonne particulière, la même méthode est utilisée :
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Utiliser [0] après .mode() pour extraire la première valeur si plusieurs modes existent. Sans cela, la méthode retourne une Series complète.
Une autre méthode utile dans pandas est describe().
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Cette méthode fournit un aperçu de divers indicateurs issus du jeu de données, notamment :
- Nombre total d'entrées ;
- Moyenne ou valeur moyenne ;
- Écart type ;
- Les valeurs minimale et maximale ;
- Les 25e, 50e (médiane) et 75e percentiles.
Swipe to start coding
Vous disposez d'un DataFrame nommé wine_data.
- Calculez la moyenne de la colonne
'residual sugar'et stockez le résultat dans la variableresidual_sugar_mean. - Calculez la valeur la plus fréquente (mode) de la colonne
'fixed acidity'et stockez le résultat dans la variablefixed_acidity_mode. - Obtenez un aperçu de diverses statistiques à partir de
wine_dataet stockez le résultat dans la variabledescribed_data.
Solution
Merci pour vos commentaires !
single
Demandez à l'IA
Demandez à l'IA
Posez n'importe quelle question ou essayez l'une des questions suggérées pour commencer notre discussion
Can you explain what the output of the describe() method looks like?
How do I interpret the results from the mean() and mode() methods?
Are there other useful statistical methods in pandas I should know about?
Awesome!
Completion rate improved to 3.03Description des Données
Glissez pour afficher le menu
pandas propose la méthode pratique mean() qui calcule la moyenne de toutes les valeurs pour chaque colonne.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
La même méthode peut également être utilisée pour déterminer la valeur moyenne d'une colonne spécifique :
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
pandas fournit également la méthode mode(), qui identifie la valeur la plus fréquente dans chaque colonne.
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Pour trouver la valeur modale d'une colonne particulière, la même méthode est utilisée :
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Utiliser [0] après .mode() pour extraire la première valeur si plusieurs modes existent. Sans cela, la méthode retourne une Series complète.
Une autre méthode utile dans pandas est describe().
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Cette méthode fournit un aperçu de divers indicateurs issus du jeu de données, notamment :
- Nombre total d'entrées ;
- Moyenne ou valeur moyenne ;
- Écart type ;
- Les valeurs minimale et maximale ;
- Les 25e, 50e (médiane) et 75e percentiles.
Swipe to start coding
Vous disposez d'un DataFrame nommé wine_data.
- Calculez la moyenne de la colonne
'residual sugar'et stockez le résultat dans la variableresidual_sugar_mean. - Calculez la valeur la plus fréquente (mode) de la colonne
'fixed acidity'et stockez le résultat dans la variablefixed_acidity_mode. - Obtenez un aperçu de diverses statistiques à partir de
wine_dataet stockez le résultat dans la variabledescribed_data.
Solution
Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessousMerci pour vos commentaires !
single
