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]
Nous utilisons [0] après .mode() pour extraire la première valeur au cas où 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 ;
- Valeurs minimale et maximale ;
- 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.
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df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
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mean_values = df['column_name'].mean()
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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]
Nous utilisons [0] après .mode() pour extraire la première valeur au cas où plusieurs modes existent. Sans cela, la méthode retourne une Series complète.
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important_metrics = df.describe()
Cette méthode fournit un aperçu de divers indicateurs issus du jeu de données, notamment :
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- Écart type ;
- Valeurs minimale et maximale ;
- 25e, 50e (médiane) et 75e percentiles.
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