Descrevendo os Dados
O pandas
oferece o prático método mean()
, que calcula a média de todos os valores para cada coluna.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
Também é possível usar o mesmo método para determinar o valor médio de uma coluna específica:
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
O pandas
também fornece o método mode()
, que identifica o valor que mais se repete em cada coluna.
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Para encontrar a moda de uma coluna específica, utiliza-se o mesmo método:
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Utilizamos [0] após .mode() para extrair o primeiro valor caso existam múltiplas modas. Sem isso, o método retorna uma Série completa.
Outro método útil no pandas
é o describe()
.
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Este método fornece uma visão geral de várias métricas do conjunto de dados, incluindo:
- Número total de entradas;
- Valor médio ou média;
- Desvio padrão;
- Os valores mínimo e máximo;
- Os percentis 25º, 50º (mediana) e 75º.
Swipe to start coding
Você recebe um DataFrame
chamado wine_data
.
- Calcule a média da coluna
'residual sugar'
e armazene o resultado na variávelresidual_sugar_mean
. - Calcule a moda da coluna
'fixed acidity'
e armazene o resultado na variávelfixed_acidity_mode
. - Recupere uma visão geral de várias estatísticas de
wine_data
e armazene o resultado na variáveldescribed_data
.
Solução
Obrigado pelo seu feedback!
single
Pergunte à IA
Pergunte à IA
Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo
Awesome!
Completion rate improved to 3.03
Descrevendo os Dados
Deslize para mostrar o menu
O pandas
oferece o prático método mean()
, que calcula a média de todos os valores para cada coluna.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
Também é possível usar o mesmo método para determinar o valor médio de uma coluna específica:
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
O pandas
também fornece o método mode()
, que identifica o valor que mais se repete em cada coluna.
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Para encontrar a moda de uma coluna específica, utiliza-se o mesmo método:
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Utilizamos [0] após .mode() para extrair o primeiro valor caso existam múltiplas modas. Sem isso, o método retorna uma Série completa.
Outro método útil no pandas
é o describe()
.
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Este método fornece uma visão geral de várias métricas do conjunto de dados, incluindo:
- Número total de entradas;
- Valor médio ou média;
- Desvio padrão;
- Os valores mínimo e máximo;
- Os percentis 25º, 50º (mediana) e 75º.
Swipe to start coding
Você recebe um DataFrame
chamado wine_data
.
- Calcule a média da coluna
'residual sugar'
e armazene o resultado na variávelresidual_sugar_mean
. - Calcule a moda da coluna
'fixed acidity'
e armazene o resultado na variávelfixed_acidity_mode
. - Recupere uma visão geral de várias estatísticas de
wine_data
e armazene o resultado na variáveldescribed_data
.
Solução
Obrigado pelo seu feedback!
Awesome!
Completion rate improved to 3.03single