Descriptive Statistics
Coddyの「Pandas Analytics」コースのレッスン 14/19。
Pandasには、データの理解や分析に役立つ関数がいくつか用意されています。よく使われる関数をいくつか紹介します：
<strong>.count()</strong>: 非nullの観測値の数を返します：
df['column_name'].count()<strong>.mean()</strong>: 非nullの観測値の平均を返します：
df['column_name'].mean()<strong>.min()</strong> と <strong>.max()</strong>: 非nullの観測値の最小値と最大値を返します：
df['column_name'].min()
df['column_name'].max()<strong>.median()</strong>: 非nullの観測値の中央値を返します：
df['column_name'].median()<strong>.std()</strong>: 非nullの観測値の標準偏差を返します：
df['column_name'].std()これまでに学んだ内容とこれらのメソッドを組み合わせた使用例を以下に示します：
グループAに所属するプレイヤーの数をカウントします：
players_a = df[df["group"] == "A"]
num_players = players_a["id"].count()
mean_score = players_a["score"].mean()
チャレンジ
簡単CSVファイル visits.csv には、特定の場所で特定の時間に行われた訪問回数に関する情報が含まれています。
ファイルの最初の5行は以下の通りです：
location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588次のキーを持つ辞書を作成してください：min、max、mean、std、および median。そして、location_id が 5 のデータの visits 列の統計値を提供してください。
最後に、その辞書をプリントしてください。
このチャレンジのためのコードの一部が提供されています。不足している部分を完成させてください。
自分で試してみよう
# pandas は pd として既にインポートされています
df = pd.read_csv("./visits.csv")
# 以下にコードを書いてください
res = {
"min": locaion_5["visits"].min(),
"max": # 記入
"mean": # 記入
"std": # 記入
"median": # 記入
}
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4Data Analysis with Pandas
Descriptive StatisticsGrouping and Aggregating DataDifferent AggregationsMerge & Concat2Working with the DataFrame
Understanding DataFramesAccessing DataData Cleaning - Missing dataData Cleaning - More tools3Data Manipulation with Pandas
Return Requested ResultFilter DataAdd & DeleteModify DataModify StringsCustom Modifications