Практическое занятие №51

Практическое занятие №51 (1И)

Тема: Практика вычисления описательных статистических величин в Python Pandas

Цель работы: формирование теоретических и практических навыков работы на языке программирования Python

Оборудование: компьютер с установленной операционной системой Windows, подключение к сети Интернет

Время работы 2 часа

Ход работы

Сначала вам нужно загрузить библиотеку pandas:

import pandas as pd # Import pandas library to Python

Вам также нужно будет создать фрейм данных pandas, который позже сможете использовать в синтаксисе примера.

data = pd.DataFrame({'x1':[1, 7, 5, 3, 7, 2, 7, 9], # Create pandas DataFrame

'x2':range(0, 8),

'group1':['A', 'B', 'B', 'A', 'C', 'C', 'B', 'A'],

'group2':['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b']})

print(data) # Print pandas DataFrame

Следующий код демонстрирует, как вычислить среднее значение для каждого столбца фрейма данных pandas по группам.

Для этой задачи вы можете использовать функции groupby и mean, как показано ниже:

print(data.groupby('group1').mean()) # Get mean by group

В этом примере объясняется, как вычислить среднее значение для каждого столбца на основе двух групповых столбцов.

Для этого вы должны указать имена столбцов группы в виде списка в функции groupby:

print(data.groupby(['group1', 'group2']).mean())

Следующий синтаксис объясняет, как использовать функцию describe для вычисления таких показателей, как количество, среднее, минимальное, максимальное и различные квантили по группам.

Сделайте это:

print(data.groupby('group1').describe())