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]
Utilice [0] después de .mode() para extraer el primer valor si existen múltiples modas. Sin esto, el método devuelve una Series 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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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?
Genial!
Completion tasa mejorada a 3.03Descripción de los Datos
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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]
Utilice [0] después de .mode() para extraer el primer valor si existen múltiples modas. Sin esto, el método devuelve una Series 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.
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