Summary
This chapter demonstrates how to compute key statistical measures (mean and median) for DataFrame columns using pandas’ built-in .mean() and .median() methods and printing the results.

General domain of usage
data analysis

Pandas-biblioteket har redan tre inbyggda funktioner för att beräkna **medelvärde** och **median**. För att importera `pandas` med aliaset `pd`, använd följande syntax:

```python
import pandas as pd
```

Här är ett exempel på hur du beräknar `.mean()` och `.median()` för kolumnen `'work_year'` i datasettet som heter `df`.

Du kan ändra kolumnerna och observera resultaten:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/ds_salaries_statistics', index_col = 0)

# Calculating the mean value
mean = df['work_year'].mean()
# Calculating the median value
median = df['work_year'].median()

print('The mean value is', mean)
print('The median value is', median)

För att beräkna viktiga statistiska värden, använd metoder som är utformade för att hantera mätvärden, såsom:  
```python
.mean()
.median()
```

Denna kurs ger dig grundläggande kunskaper i statistik. Den är avsedd för studenter med grundläggande kunskaper i Python-syntax eftersom de kommer att arbeta med NumPy- och pandas-modulerna. Under kursens gång kommer du att bekanta dig med grundläggande begrepp och därefter gradvis gå vidare till mer komplexa begrepp och uppgifter.

Detta avsnitt hjälper oss att hantera det första verkliga statistiska fallet: att hitta konfidensintervall. Det kräver kunskap om NumPy, pandas, Matplotlib och Seaborn-biblioteket för att beräkna matematiska formler och skapa visualiseringar. För att motivera dig att genomföra detta avsnitt vill jag påpeka att du kommer att stöta på en liten mängd teori men en betydande mängd praktik!

En oupplöslig del av en dataanalytikers vardag är att genomföra hypotesprövning. Efter att ha slutfört detta avsnitt kommer du att förstå idén bakom testning inom statistik och kunna genomföra ett t-test med Python.

Statistik med Pandas

Awesome!

Statistik med Pandas