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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Apprendre Calculer la Variance avec Python | Variance et Écart Type
Apprendre les Statistiques avec Python
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Contenu du cours

Apprendre les Statistiques avec Python

Apprendre les Statistiques avec Python

1. Concepts de Base
Échantillon vs PopulationTypes de StatistiquesTypes de DonnéesValeur MoyenneValeur MédianeValeur Médiane d'un Nombre Pair de ValeursMoyenne ou MédianeValeur ModaleQuiz sur les Statistiques Descriptives
2. Moyenne, Médiane et Mode avec Python
Examiner le Jeu de DonnéesCalcul des Valeurs Moyenne et Médiane avec PythonStatistiques Avec PandasCalculer la Moyenne et la Médiane des Salaires
3. Variance et Écart Type
Variance de la PopulationVariance d'ÉchantillonCalculer la Variance avec PythonÉcart TypeÉcart Type avec PythonCalcul du Variance et de l'Écart Type
4. Covariance contre Corrélation
CovarianceCorrélationQuiz sur la Covariance et la CorrélationCalcul de la Covariance et de la Corrélation
5. Intervalle de Confiance
Explorer l'Ensemble de DonnéesIntervalle de ConfianceCalcul du Niveau de Confiance avec PythonQuiz sur la Largeur de l'Intervalle de ConfianceCalculer l’Intervalle de Confiance à 95 %Calcul Avancé d'Intervalle de Confiance avec PythonAssocier les Fonctions
6. Tests Statistiques
Qu'est-ce Qu'un Test THypothèsesTest T MathématiquementTest Unilatéral et Test BilatéralHypothèses du t-testRéalisation d'un Test T dans PythonRéaliser un Test TTest t Apparié

book
Calculer la Variance avec Python

Calcul du variance avec NumPy

Dans numpy, transmettre la séquence de valeurs (comme une colonne du jeu de données) à la fonction np.var(), par exemple : np.var(df['work_year']).

Calcul du variance avec pandas

Dans pandas, appliquer directement la méthode .var() à la colonne, comme ceci : df['work_year'].var().

Les deux méthodes produisent des résultats similaires, avec de légères différences dues à l'utilisation de dénominateurs différents : N dans numpy (variance de population) et N-1 dans pandas (variance d'échantillon).


              
123456789101112

            
import 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)
copy
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 3. Chapitre 3

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2. Moyenne, Médiane et Mode avec Python
Examiner le Jeu de DonnéesCalcul des Valeurs Moyenne et Médiane avec PythonStatistiques Avec PandasCalculer la Moyenne et la Médiane des Salaires
3. Variance et Écart Type
Variance de la PopulationVariance d'ÉchantillonCalculer la Variance avec PythonÉcart TypeÉcart Type avec PythonCalcul du Variance et de l'Écart Type
4. Covariance contre Corrélation
CovarianceCorrélationQuiz sur la Covariance et la CorrélationCalcul de la Covariance et de la Corrélation
5. Intervalle de Confiance
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Calcul du variance avec NumPy

Dans numpy, transmettre la séquence de valeurs (comme une colonne du jeu de données) à la fonction np.var(), par exemple : np.var(df['work_year']).

Calcul du variance avec pandas

Dans pandas, appliquer directement la méthode .var() à la colonne, comme ceci : df['work_year'].var().

Les deux méthodes produisent des résultats similaires, avec de légères différences dues à l'utilisation de dénominateurs différents : N dans numpy (variance de population) et N-1 dans pandas (variance d'échantillon).


              
123456789101112

            
import 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()

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print('The variace using pandas library is', var_2)
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