Summary
This chapter demonstrates how to compute key statistical measures (mean and median) for DataFrame columns using pandas’ built-in .mean() and .median() methods and printing the results.

General domain of usage
data analysis

Pandasライブラリには、**平均値**や**中央値**を計算するための3つの組み込み関数が用意されています。`pandas`というエイリアスで`pd`をインポートするには、次の構文を使用します。

```python
import pandas as pd
```

データセット`.mean()`の`.median()`列に対して`'work_year'`および`df`を計算する例を示します。

列を変更して結果を確認することも可能です。

import 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)

主要な統計値を計算するには、次のような測定値の処理に特化したメソッドを使用します。  
```python
.mean()
.median()
```

Pythonを使用して統計学の基礎をしっかりと築きます。必須の統計概念を学び、NumPyやpandasを通じて実践的に応用します。平均や分散などの基本的な指標から、仮説検定、信頼区間、データ駆動型の洞察まで、ハンズオンで習得します。

データ型、代表値、サンプルと母集団の主な違いなど、統計学の基本原則を学びます。

Pythonを使用して平均値、中央値、最頻値を計算し解釈する方法を学習します。pandasを用いて実際のデータセットでこれらの操作を練習します。

分散と標準偏差がデータのばらつきをどのように測定するかを理解します。手動およびPythonツールを使用して両方を計算する方法を学びます。

共分散と相関が変数間の関係をどのように表すかを探求します。Pythonで両方の指標を計算し比較する練習を行います。

信頼区間を習得し、母集団パラメータを推定します。NumPy、pandas、および可視化ライブラリを使用して、実データで区間を計算し解釈します。

仮説検定とt検定の基礎を学習します。データに基づいた意思決定を支援するために、Pythonを用いて検定を設計・実施・解釈する方法を理解します。

Pandasによる統計解析