Het Beschrijven van de Data
pandas biedt de handige methode mean() die het gemiddelde van alle waarden voor elke kolom berekent.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
U kunt dezelfde methode ook gebruiken 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 methode mode(), 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 records;
- Gemiddelde waarde;
- Standaarddeviatie;
- 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?
Geweldig!
Completion tarief verbeterd naar 3.03Het Beschrijven van de Data
Veeg om het menu te tonen
pandas biedt de handige methode mean() die het gemiddelde van alle waarden voor elke kolom berekent.
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
U kunt dezelfde methode ook gebruiken 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 methode mode(), 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 records;
- Gemiddelde waarde;
- Standaarddeviatie;
- 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
