Entrambi i metodi producono risultati simili, con lievi differenze dovute all'uso di denominatori diversi: N in numpy (varianza della popolazione) e N-1 in pandas (varianza del campione).


              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)

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Sezione 3. Capitolo 3

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Contenuti del Corso

Statistica con Python

1. Concetti di Base

Campione vs Popolazione Tipi di Statistica Tipi di Dati Valore Medio Valore Mediano Valore Mediano di un Numero Pari di Valori Media o Mediana Valore della Moda Quiz Sulle Statistiche Descrittive

2. Media, Mediana e Moda con Python

Esaminare il Dataset Calcolo dei Valori della Media e della Mediana con Python Statistiche con Pandas Calcolare la Media e la Mediana degli Stipendi

3. Varianza e Deviazione Standard

Varianza della Popolazione Varianza Campionaria Calcolare la Varianza con Python Deviazione Standard Deviazione Standard con Python Calcolo della Varianza e della Deviazione Standard

4. Covarianza vs Correlazione

Covarianza Correlazione Quiz su Covarianza e Correlazione Calcolare Covarianza e Correlazione

5. Intervallo di Confidenza

6. Test Statistici

Che Cos'è il T-Test Ipotesi T-Test Dal Punto Di Vista Matematico Test a una coda e a due code Assunzioni del T-Test Esecuzione di un t-test in Python Eseguire un Test T T-test per Dati Appaiati

Calcolare la Varianza con Python

Calcolo della varianza con NumPy

In numpy, passa la sequenza di valori (ad esempio una colonna del dataset) nella funzione np.var(), per esempio: np.var(df['work_year']).

Calcolo della varianza con pandas

In pandas, applica direttamente il metodo .var() alla colonna, in questo modo: df['work_year'].var().

Entrambi i metodi producono risultati simili, con lievi differenze dovute all'uso di denominatori diversi: N in numpy (varianza della popolazione) e N-1 in pandas (varianza del campione).


              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)

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