Statystyki opisowe

Pandas oferuje kilka funkcji, które pomagają zrozumieć i analizować dane. Oto kilka często używanych funkcji:

<strong>.count()</strong>: zwraca liczbę niepustych obserwacji:

df['column_name'].count()

<strong>.mean()</strong>: zwraca średnią niepustych obserwacji:

df['column_name'].mean()

<strong>.min()</strong> i <strong>.max()</strong>: zwracają minimalne i maksymalne wartości niepustych obserwacji:

df['column_name'].min()
df['column_name'].max()

<strong>.median()</strong>: zwraca medianę niepustych obserwacji:

df['column_name'].median()

<strong>.std()</strong>: zwraca odchylenie standardowe niepustych obserwacji:

df['column_name'].std()

Oto przykład użycia tych metod w połączeniu z tym, czego się nauczyliśmy:

Policz, ilu graczy należy do grupy A:

players_a = df[df["group"] == "A"]
num_players = players_a["id"].count()
mean_score = players_a["score"].mean()