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Impara Descrivere i Dati | Analisi dei Dati
Primi Passi con Pandas

bookDescrivere i Dati

pandas offre il comodo metodo mean() che calcola la media di tutti i valori per ciascuna colonna.

df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()

È possibile utilizzare lo stesso metodo per determinare il valore medio di una colonna specifica:

df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()

pandas fornisce anche il metodo mode(), che identifica il valore che si presenta più frequentemente in ciascuna colonna.

df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()

Per trovare la moda di una particolare colonna, si utilizza lo stesso metodo:

df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Note
Nota

Utilizzare [0] dopo .mode() per estrarre il primo valore se esistono più mode. Senza questa notazione, il metodo restituisce un'intera Series.

Un altro metodo utile in pandas è describe().

df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()

Questo metodo fornisce una panoramica di varie metriche dal dataset, tra cui:

  • Numero totale di voci;
  • Valore medio o media;
  • Deviazione standard;
  • I valori minimo e massimo;
  • Il 25°, 50° (mediana) e 75° percentile.
Compito

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Ti viene fornito un DataFrame chiamato wine_data.

  • Calcolare la media della colonna 'residual sugar' e memorizzare il risultato nella variabile residual_sugar_mean.
  • Calcolare la moda della colonna 'fixed acidity' e memorizzare il risultato nella variabile fixed_acidity_mode.
  • Recuperare una panoramica di varie statistiche da wine_data e memorizzare il risultato nella variabile described_data.

Soluzione

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 3. Capitolo 11
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mean_values = df['column_name'].mean()

pandas fornisce anche il metodo mode(), che identifica il valore che si presenta più frequentemente in ciascuna colonna.

df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()

Per trovare la moda di una particolare colonna, si utilizza lo stesso metodo:

df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Note
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Utilizzare [0] dopo .mode() per estrarre il primo valore se esistono più mode. Senza questa notazione, il metodo restituisce un'intera Series.

Un altro metodo utile in pandas è describe().

df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()

Questo metodo fornisce una panoramica di varie metriche dal dataset, tra cui:

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  • Deviazione standard;
  • I valori minimo e massimo;
  • Il 25°, 50° (mediana) e 75° percentile.
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