Опис Даних
pandas пропонує зручний метод mean(), який обчислює середнє значення всіх значень для кожного стовпця.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
Цей самий метод можна використати для визначення середнього значення для конкретного стовпця:
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
pandas також надає метод mode(), який визначає найчастіше зустрічаючеся значення в кожному стовпці.
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Щоб знайти моду для певного стовпця, використовується той самий метод:
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Використовуйте [0] після .mode(), щоб отримати перше значення, якщо існує декілька мод. Без цього метод повертає цілий об'єкт Series.
Ще один корисний метод у pandas — це describe().
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Цей метод надає огляд різних метрик з набору даних, зокрема:
- Загальна кількість записів;
- Середнє значення;
- Стандартне відхилення;
- Мінімальне та максимальне значення;
- 25-й, 50-й (медіана) та 75-й перцентилі.
Swipe to start coding
Вам надано DataFrame з назвою wine_data.
- Обчисліть середнє значення стовпця
'residual sugar'та збережіть результат у зміннійresidual_sugar_mean. - Обчисліть моду стовпця
'fixed acidity'та збережіть результат у зміннійfixed_acidity_mode. - Отримайте огляд різних статистичних показників з
wine_dataта збережіть результат у зміннійdescribed_data.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
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!
Completion rate improved to 3.03Опис Даних
Свайпніть щоб показати меню
pandas пропонує зручний метод mean(), який обчислює середнє значення всіх значень для кожного стовпця.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
Цей самий метод можна використати для визначення середнього значення для конкретного стовпця:
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
pandas також надає метод mode(), який визначає найчастіше зустрічаючеся значення в кожному стовпці.
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Щоб знайти моду для певного стовпця, використовується той самий метод:
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Використовуйте [0] після .mode(), щоб отримати перше значення, якщо існує декілька мод. Без цього метод повертає цілий об'єкт Series.
Ще один корисний метод у pandas — це describe().
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Цей метод надає огляд різних метрик з набору даних, зокрема:
- Загальна кількість записів;
- Середнє значення;
- Стандартне відхилення;
- Мінімальне та максимальне значення;
- 25-й, 50-й (медіана) та 75-й перцентилі.
Swipe to start coding
Вам надано DataFrame з назвою wine_data.
- Обчисліть середнє значення стовпця
'residual sugar'та збережіть результат у зміннійresidual_sugar_mean. - Обчисліть моду стовпця
'fixed acidity'та збережіть результат у зміннійfixed_acidity_mode. - Отримайте огляд різних статистичних показників з
wine_dataта збережіть результат у зміннійdescribed_data.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
