ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА В PYTHON
Python предоставляет набор инструментов для проведения описательной статистики на данных. Один из таких инструментов - это библиотека Pandas. Она предоставляет функции для подсчета среднего, максимального, минимального значения и других метрик по столбцам данных в таблице.
Пример кода:
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
mean = data["column_name"].mean()
max = data["column_name"].max()
min = data["column_name"].min()Другой инструмент, который можно использовать для проведения описательной статистики - это библиотека NumPy. Она предоставляет функции для расчета различных метрик, таких как среднеквадратическое отклонение и корреляция.
Пример кода:
import numpy as np
data = np.array([1,2,3,4,5])
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
corr = np.corrcoef(data)Также можно использовать библиотеку Matplotlib для визуализации данных и наглядного представления результатов описательной статистики.
Инструменты для проведения описательной статистики в Python богаты и разнообразны. Выбранный метод зависит от типа данных и прецизионности результата, которого требует пользователь.
Pandas Python описательные статистики
ОПИСАТЕЛЬНАЯ статистика - АНАЛИЗ ДАННЫХ #3
Лекция 1. Описательные статистики. Квантили, квартили. Гистограммы
Встроенная функция isinstance python
Описательная статистика для анализа данных Python Pandas
[ОТКРЫТЫЙ КУРС] Python для финансистов - Модуль PANDAS. Описательные статистики - Урок 8
Новые материалы:
- Python декоратор retry
- Python как найти одинаковые элементы в двух списках
- Отправка сообщений в вк python
- Complex python функция
- Python формула герона
- Np linalg norm python что делает
- Python time библиотека
- Дни недели пронумерованы следующим образом 0 воскресенье 1 понедельник python
- Python как обновить
- Будильник на python
- Файлы ini python
- Python powershell скачать
- Python форматирование списка
- Доверительный интервал python