Statistiche con Pandas
La libreria Pandas dispone già di tre funzioni integrate per calcolare la media e la mediana. Per importare pandas utilizzando l'alias pd, utilizzare la seguente sintassi:
import pandas as pd
Ecco un esempio di calcolo di .mean() e .median() per la colonna 'work_year' nel dataset denominato df.
È possibile modificare le colonne e osservare i risultati:
1234567891011import pandas as pd 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) # Calculating the mean value mean = df['work_year'].mean() # Calculating the median value median = df['work_year'].median() print('The mean value is', mean) print('The median value is', median)
Per calcolare i principali valori statistici, utilizzare metodi progettati per la gestione delle misurazioni, come:
.mean()
.median()
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import pandas as pd
Ecco un esempio di calcolo di .mean() e .median() per la colonna 'work_year' nel dataset denominato df.
È possibile modificare le colonne e osservare i risultati:
1234567891011import pandas as pd 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) # Calculating the mean value mean = df['work_year'].mean() # Calculating the median value median = df['work_year'].median() print('The mean value is', mean) print('The median value is', median)
Per calcolare i principali valori statistici, utilizzare metodi progettati per la gestione delle misurazioni, come:
.mean()
.median()
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