Descripción de los Datos
pandas ofrece el práctico método mean() que calcula el promedio de todos los valores para cada columna.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
También se puede utilizar el mismo método para determinar el valor promedio de una columna específica:
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
pandas también proporciona el método mode(), que identifica el valor que ocurre con mayor frecuencia en cada columna.
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Para encontrar la moda de una columna en particular, se utiliza el mismo método:
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Se utiliza [0] después de .mode() para extraer el primer valor en caso de que existan múltiples modas. Sin esto, el método devuelve una Serie completa.
Otro método útil en pandas es describe().
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Este método proporciona una visión general de varias métricas del conjunto de datos, incluyendo:
- Número total de registros;
- Valor medio o promedio;
- Desviación estándar;
- Los valores mínimo y máximo;
- Los percentiles 25, 50 (mediana) y 75.
Swipe to start coding
Se proporciona un DataFrame llamado wine_data.
- Calcular la media de la columna
'residual sugar'y almacenar el resultado en la variableresidual_sugar_mean. - Calcular la moda de la columna
'fixed acidity'y almacenar el resultado en la variablefixed_acidity_mode. - Obtener un resumen de varias estadísticas de
wine_datay almacenar el resultado en la variabledescribed_data.
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¡Gracias por tus comentarios!
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What other descriptive statistics methods does pandas offer?
Can you explain the difference between mean and mode?
How do I interpret the output of the describe() method?
Awesome!
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pandas ofrece el práctico método mean() que calcula el promedio de todos los valores para cada columna.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
También se puede utilizar el mismo método para determinar el valor promedio de una columna específica:
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
pandas también proporciona el método mode(), que identifica el valor que ocurre con mayor frecuencia en cada columna.
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Para encontrar la moda de una columna en particular, se utiliza el mismo método:
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Se utiliza [0] después de .mode() para extraer el primer valor en caso de que existan múltiples modas. Sin esto, el método devuelve una Serie completa.
Otro método útil en pandas es describe().
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Este método proporciona una visión general de varias métricas del conjunto de datos, incluyendo:
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- Valor medio o promedio;
- Desviación estándar;
- Los valores mínimo y máximo;
- Los percentiles 25, 50 (mediana) y 75.
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'residual sugar'y almacenar el resultado en la variableresidual_sugar_mean. - Calcular la moda de la columna
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