De Data Beschrijven
pandas biedt de handige mean()-methode die het gemiddelde van alle waarden voor elke kolom berekent.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
Dezelfde methode kan ook worden gebruikt om de gemiddelde waarde voor een specifieke kolom te bepalen:
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
pandas biedt ook de mode()-methode, die de meest voorkomende waarde in elke kolom identificeert.
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Om de modus voor een specifieke kolom te vinden, wordt dezelfde methode gebruikt:
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Gebruik [0] na .mode() om de eerste waarde te extraheren als er meerdere modi zijn. Zonder deze toevoeging retourneert de methode een volledige Series.
Een andere nuttige methode in pandas is describe().
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Deze methode biedt een overzicht van diverse statistieken uit de dataset, waaronder:
- Totaal aantal rijen;
- Gemiddelde waarde;
- Standaardafwijking;
- De minimum- en maximumwaarden;
- De 25e, 50e (mediaan) en 75e percentielen.
Swipe to start coding
Je krijgt een DataFrame genaamd wine_data.
- Bereken het gemiddelde van de kolom
'residual sugar'en sla het resultaat op in de variabeleresidual_sugar_mean. - Bepaal de modus van de kolom
'fixed acidity'en sla het resultaat op in de variabelefixed_acidity_mode. - Haal een overzicht op van diverse statistieken uit
wine_dataen sla het resultaat op in de variabeledescribed_data.
Oplossing
Bedankt voor je feedback!
single
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
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 3.03De Data Beschrijven
Veeg om het menu te tonen
pandas biedt de handige mean()-methode die het gemiddelde van alle waarden voor elke kolom berekent.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
Dezelfde methode kan ook worden gebruikt om de gemiddelde waarde voor een specifieke kolom te bepalen:
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
pandas biedt ook de mode()-methode, die de meest voorkomende waarde in elke kolom identificeert.
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
Om de modus voor een specifieke kolom te vinden, wordt dezelfde methode gebruikt:
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
Gebruik [0] na .mode() om de eerste waarde te extraheren als er meerdere modi zijn. Zonder deze toevoeging retourneert de methode een volledige Series.
Een andere nuttige methode in pandas is describe().
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
Deze methode biedt een overzicht van diverse statistieken uit de dataset, waaronder:
- Totaal aantal rijen;
- Gemiddelde waarde;
- Standaardafwijking;
- De minimum- en maximumwaarden;
- De 25e, 50e (mediaan) en 75e percentielen.
Swipe to start coding
Je krijgt een DataFrame genaamd wine_data.
- Bereken het gemiddelde van de kolom
'residual sugar'en sla het resultaat op in de variabeleresidual_sugar_mean. - Bepaal de modus van de kolom
'fixed acidity'en sla het resultaat op in de variabelefixed_acidity_mode. - Haal een overzicht op van diverse statistieken uit
wine_dataen sla het resultaat op in de variabeledescribed_data.
Oplossing
Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande optiesBedankt voor je feedback!
single
