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_datae memorizzare il risultato nella variabiledescribed_data.
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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!
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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°.
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