Учебники

Python — Измерение центральной тенденции

Май 15, 2019

Математически центральная тенденция означает измерение центра или распределение местоположения значений набора данных. Он дает представление о среднем значении данных в наборе данных, а также показывает, насколько широко значения распространяются в наборе данных. Это, в свою очередь, помогает оценить шансы нового ввода вписаться в существующий набор данных и, следовательно, вероятность успеха.

Существует три основных показателя центральной тенденции, которые можно рассчитать с помощью методов библиотеки Python Pandas.

  • Среднее — это среднее значение данных, которое является делением суммы значений на количество значений.

  • Медиана — это среднее значение в распределении, когда значения расположены в порядке возрастания или убывания.

  • Режим — это наиболее часто встречающееся значение в распределении.

Среднее — это среднее значение данных, которое является делением суммы значений на количество значений.

Медиана — это среднее значение в распределении, когда значения расположены в порядке возрастания или убывания.

Режим — это наиболее часто встречающееся значение в распределении.

Расчет среднего и среднего

Функции панд можно напрямую использовать для вычисления этих значений. 

import pandas as pd

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','Chanchal','Gasper','Naviya','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print "Mean Values in the Distribution"
print df.mean()
print "*******************************"
print "Median Values in the Distribution"
print df.median()

Его вывод выглядит следующим образом — 

Mean Values in the Distribution
Age       31.833333
Rating     3.743333
dtype: float64
*******************************
Median Values in the Distribution
Age       29.50
Rating     3.79
dtype: float64

Режим расчета

Режим может или не может быть доступен в распределении в зависимости от того, являются ли данные непрерывными или есть значения, которые имеют максимальную частоту. Ниже приведен простой дистрибутив, чтобы узнать режим. Здесь у нас есть значение, которое имеет максимальную частоту в распределении. 

import pandas as pd

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','Chanchal','Gasper','Naviya','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,25,23,34,40,30,25,46])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)

print df.mode()

Его вывод выглядит следующим образом —

159
Share: