Datenbeschreibung
pandas bietet die praktische Methode mean(), die den Durchschnitt aller Werte für jede Spalte berechnet.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
Mit derselben Methode kann auch der Durchschnittswert für eine bestimmte Spalte ermittelt werden:
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
pandas stellt außerdem die Methode mode() bereit, die den am häufigsten vorkommenden Wert in jeder Spalte identifiziert.
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Um den Modus für eine bestimmte Spalte zu ermitteln, wird die gleiche Methode verwendet:
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Verwenden Sie [0] nach .mode(), um den ersten Wert zu extrahieren, falls mehrere Modi existieren. Ohne diese Angabe gibt die Methode eine gesamte Series zurück.
Eine weitere nützliche Methode in pandas ist describe().
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Diese Methode bietet einen Überblick über verschiedene Kennzahlen des Datensatzes, einschließlich:
- Gesamtanzahl der Einträge;
- Mittelwert oder Durchschnittswert;
- Standardabweichung;
- Die minimalen und maximalen Werte;
- Die 25., 50. (Median) und 75. Perzentile.
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Es steht ein DataFrame mit dem Namen wine_data zur Verfügung.
- Den Mittelwert der Spalte
'residual sugar'berechnen und das Ergebnis in der Variablenresidual_sugar_meanspeichern. - Den Modus der Spalte
'fixed acidity'berechnen und das Ergebnis in der Variablenfixed_acidity_modespeichern. - Einen Überblick über verschiedene Statistiken aus
wine_dataabrufen und das Ergebnis in der Variablendescribed_dataspeichern.
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df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
Mit derselben Methode kann auch der Durchschnittswert für eine bestimmte Spalte ermittelt werden:
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mean_values = df['column_name'].mean()
pandas stellt außerdem die Methode mode() bereit, die den am häufigsten vorkommenden Wert in jeder Spalte identifiziert.
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Um den Modus für eine bestimmte Spalte zu ermitteln, wird die gleiche Methode verwendet:
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Verwenden Sie [0] nach .mode(), um den ersten Wert zu extrahieren, falls mehrere Modi existieren. Ohne diese Angabe gibt die Methode eine gesamte Series zurück.
Eine weitere nützliche Methode in pandas ist describe().
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Diese Methode bietet einen Überblick über verschiedene Kennzahlen des Datensatzes, einschließlich:
- Gesamtanzahl der Einträge;
- Mittelwert oder Durchschnittswert;
- Standardabweichung;
- Die minimalen und maximalen Werte;
- Die 25., 50. (Median) und 75. Perzentile.
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wine_dataabrufen und das Ergebnis in der Variablendescribed_dataspeichern.
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