Estadística descriptiva
Lección 14 de 19 del curso Análisis con Pandas de Coddy.
Pandas ofrece varias funciones que ayudan a comprender y analizar los datos. Aquí hay algunas funciones de uso común:
<strong>.count()</strong>: devuelve el número de observaciones no nulas:
df['column_name'].count()<strong>.mean()</strong>: devuelve la media de las observaciones no nulas:
df['column_name'].mean()<strong>.min()</strong> y <strong>.max()</strong>: devuelven los valores mínimo y máximo de las observaciones no nulas:
df['column_name'].min()
df['column_name'].max()<strong>.median()</strong>: Devuelve la mediana de las observaciones no nulas:
df['column_name'].median()<strong>.std()</strong>: Devuelve la desviación estándar de las observaciones no nulas:
df['column_name'].std()Aquí hay un ejemplo de cómo usar esos métodos con lo que aprendimos:
Contar cuántos jugadores hay en el grupo A:
players_a = df[df["group"] == "A"]
num_players = players_a["id"].count()
mean_score = players_a["score"].mean()
Desafío
FácilEl archivo CSV visits.csv contiene información sobre cuántas visitas se realizaron en una ubicación específica en un momento determinado.
Aquí están las primeras 5 líneas del archivo:
location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588Crea un diccionario con las siguientes claves: min, max, mean, std y median y proporciona el valor correspondiente de las estadísticas de la columna visits para el id de ubicación 5.
Finalmente, imprime el diccionario.
Se te proporciona parte del código para este desafío, completa lo que falta.
Pruébalo tú mismo
# pandas as pd ya está importado
df = pd.read_csv("./visits.csv")
# Escribe tu código debajo
res = {
"min": locaion_5["visits"].min(),
"max": # completar
"mean": # completar
"std": # completar
"median": # completar
}
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