Описательная статистика

Pandas предлагает несколько функций, которые помогают понять и проанализировать данные. Вот несколько часто используемых функций:

<strong>.count()</strong>: возвращает количество ненулевых наблюдений:

df['column_name'].count()

<strong>.mean()</strong>: возвращает среднее значение ненулевых наблюдений:

df['column_name'].mean()

<strong>.min()</strong> и <strong>.max()</strong>: возвращают минимальное и максимальное значения ненулевых наблюдений:

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

<strong>.median()</strong>: возвращает медиану ненулевых наблюдений:

df['column_name'].median()

<strong>.std()</strong>: возвращает стандартное отклонение ненулевых наблюдений:

df['column_name'].std()

Вот пример того, как использовать эти методы с тем, что мы изучили:

Подсчитайте, сколько игроков в группе A:

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