pandas offre il comodo metodo mean() che calcola la media di tutti i valori per ogni colonna.

df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()

Puoi anche utilizzare lo stesso metodo per determinare il valore medio per una colonna specifica:

df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()

pandas fornisce anche il metodo mode(), che identifica il valore che si verifica più frequentemente in ogni colonna.

df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()

Per trovare la moda di una particolare colonna, si utilizza lo stesso metodo:

df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]

Un altro metodo utile in pandas è describe().

df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()

Questo metodo fornisce una panoramica di varie metriche dal dataset, inclusi:

• Numero totale di voci;
• Valore medio o media;
• Deviazione standard;
• I valori minimo e massimo;
• I percentili 25°, 50° (mediana) e 75°.