Descrizione dei 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 colonna specifica, si utilizza lo stesso metodo:
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Si utilizza [0] dopo .mode() per estrarre il primo valore nel caso in cui esistano più mode. Senza di esso, 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;
- I percentili al 25°, 50° (mediana) e 75°.
Swipe to start coding
Ti viene fornito un DataFrame
chiamato wine_data
.
- Calcolare la media della colonna
'residual sugar'
e memorizzare il risultato nella variabileresidual_sugar_mean
. - Calcolare la moda della colonna
'fixed acidity'
e memorizzare il risultato nella variabilefixed_acidity_mode
. - Ottenere una panoramica di varie statistiche da
wine_data
e memorizzare il risultato nella variabiledescribed_data
.
Soluzione
Grazie per i tuoi commenti!
single
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
Awesome!
Completion rate improved to 3.03
Descrizione dei Dati
Scorri per mostrare il menu
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 colonna specifica, si utilizza lo stesso metodo:
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Si utilizza [0] dopo .mode() per estrarre il primo valore nel caso in cui esistano più mode. Senza di esso, 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;
- I percentili al 25°, 50° (mediana) e 75°.
Swipe to start coding
Ti viene fornito un DataFrame
chiamato wine_data
.
- Calcolare la media della colonna
'residual sugar'
e memorizzare il risultato nella variabileresidual_sugar_mean
. - Calcolare la moda della colonna
'fixed acidity'
e memorizzare il risultato nella variabilefixed_acidity_mode
. - Ottenere una panoramica di varie statistiche da
wine_data
e memorizzare il risultato nella variabiledescribed_data
.
Soluzione
Grazie per i tuoi commenti!
Awesome!
Completion rate improved to 3.03single