Descrevendo os Dados
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 utilizar o mesmo método para determinar o valor médio de uma coluna específica:
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
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]
Utilize [0] após .mode() para extrair o primeiro valor caso existam múltiplas modas. Sem isso, o método retorna uma Series inteira.
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;
- Média ou valor médio;
- Desvio padrão;
- Os valores mínimo e máximo;
- Os percentis 25, 50 (mediana) e 75.
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_datae armazene o resultado na variáveldescribed_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()
Também é possível utilizar o mesmo método para determinar o valor médio de uma coluna específica:
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mean_values = df['column_name'].mean()
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:
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Utilize [0] após .mode() para extrair o primeiro valor caso existam múltiplas modas. Sem isso, o método retorna uma Series inteira.
Outro método útil no pandas é o describe().
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important_metrics = df.describe()
Este método fornece uma visão geral de várias métricas do conjunto de dados, incluindo:
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