Desvio Padrão com Python

A primeira função é do numpy, e o segundo método é do pandas. Veja o exemplo de cálculo do desvio padrão para o work_year:


              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 standard deviation using the function from the NumPy library
std_1 = np.std(df['salary_in_usd'])
# Calculate the standard deviation using the function from the pandas library
std_2 = df['salary_in_usd'].std()

print('The standard deviation using NumPy library is', round(std_1, 2))
print('The standard deviation using pandas library is', round(std_2, 2))

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 5

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Conteúdo do Curso

Aprendendo Estatística com Python

1. Conceitos Básicos

Amostra vs População Tipos de Estatística Tipos de Dados Valor Médio Valor Mediano Valor Mediano de um Número Par de Valores Média ou Mediana Valor da Moda Quiz de Estatística Descritiva

2. Média, Mediana e Moda com Python

Examinar o Conjunto de Dados Calculando Valores de Média e Mediana com Python Estatísticas com Pandas Calcular a Média e a Mediana Salarial

3. Variância e Desvio Padrão

Variância Populacional Variância Amostral Calcular Variância com Python Desvio Padrão Desvio Padrão com Python Calculando Variância e Desvio Padrão

4. Covariância vs Correlação

Covariância Correlação Quiz de Covariância e Correlação Calcular Covariância e Correlação

5. Intervalo de Confiança

6. Testes Estatísticos

O Que É o Teste t Hipóteses T-Test Matematicamente Teste Unilateral e Teste Bilateral Pressupostos do Teste t Realização de um Teste t em Python Realizar um Teste T Teste T Pareado

Desvio Padrão com Python

A primeira função é do numpy, e o segundo método é do pandas. Veja o exemplo de cálculo do desvio padrão para o work_year:


              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 standard deviation using the function from the NumPy library
std_1 = np.std(df['salary_in_usd'])
# Calculate the standard deviation using the function from the pandas library
std_2 = df['salary_in_usd'].std()

print('The standard deviation using NumPy library is', round(std_1, 2))
print('The standard deviation using pandas library is', round(std_2, 2))

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