{"id":2457,"date":"2023-07-22T04:35:15","date_gmt":"2023-07-22T04:35:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/univariate-analyse-in-python\/"},"modified":"2023-07-22T04:35:15","modified_gmt":"2023-07-22T04:35:15","slug":"univariate-analyse-in-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/univariate-analyse-in-python\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine univariate analyse in python durch: mit beispielen"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Der Begriff <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/univariate-analyse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">univariate Analyse<\/a> bezieht sich auf die Analyse einer Variablen. Sie k\u00f6nnen sich das merken, denn das Pr\u00e4fix \u201euni\u201c bedeutet \u201eeins\u201c.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es gibt drei g\u00e4ngige Methoden zur Durchf\u00fchrung einer univariaten Analyse einer Variablen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Zusammenfassungsstatistik<\/strong> \u2013 Misst die Mitte und Verteilung der Werte.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. H\u00e4ufigkeitstabelle<\/strong> \u2013 Beschreibt, wie oft unterschiedliche Werte auftreten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. Diagramme<\/strong> \u2013 werden zur Visualisierung der Werteverteilung verwendet.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial bietet ein Beispiel f\u00fcr die Durchf\u00fchrung einer univariaten Analyse mit dem folgenden Pandas DataFrame:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame\n<\/span>df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ': [1, 1, 2, 3.5, 4, 4, 4, 5, 5, 6.5, 7, 7.4, 8, 13, 14.2],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 6, 8, 8, 9, 3, 2, 6],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12, 6, 6, 7, 8, 7, 9, 15]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first five rows of DataFrame<\/span>\ndf. <span style=\"color: #3366ff;\">head<\/span> ()\n\n\tpoints assists rebounds\n0 1.0 5 11\n1 1.0 7 8\n2 2.0 7 10\n3 3.5 9 6\n4 4.0 12 6\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Berechnen Sie zusammenfassende Statistiken<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir verschiedene zusammenfassende Statistiken f\u00fcr die Variable \u201epoints\u201c im DataFrame berechnen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate mean of 'points'<\/span>\ndf[' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">mean<\/span> ()\n\n5.706666666666667\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate median of 'points' \n<\/span>df[' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">median<\/span> () \n\n5.0\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate standard deviation of 'points'\n<\/span>df[' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">std<\/span> () \n\n3.858287308169384\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Erstellen Sie eine H\u00e4ufigkeitstabelle<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir eine H\u00e4ufigkeitstabelle f\u00fcr die Variable \u201epoints\u201c erstellen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create frequency table for 'points'<\/span>\ndf[' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ']. <span style=\"color: #3366ff;\">value_counts<\/span> ()\n\n4.0 3\n1.0 2\n5.0 2\n2.0 1\n3.5 1\n6.5 1\n7.0 1\n7.4 1\n8.0 1\n13.0 1\n14.2 1\nName: points, dtype: int64<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies sagt uns Folgendes:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Wert <strong>4<\/strong> erscheint dreimal<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Wert <strong>1<\/strong> erscheint zweimal<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Wert <strong>5<\/strong> erscheint zweimal<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Wert <strong>2<\/strong> erscheint 1 Mal<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Und so weiter.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandte Themen:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/python-haufigkeitstabellen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So erstellen Sie H\u00e4ufigkeitstabellen in Python<\/a><\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. Erstellen Sie Diagramme<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um einen <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/kastenschnurrhaare\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Boxplot<\/a> f\u00fcr die Variable \u201epoints\u201c zu erstellen:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matplotlib. <span style=\"color: #3366ff;\">pyplot<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> plt\n\ndf. <span style=\"color: #3366ff;\">boxplot<\/span> (column=[' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> '], grid= <span style=\"color: #008000;\">False<\/span> , color=' <span style=\"color: #ff0000;\">black<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-22042 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/uni11.png\" alt=\"\" width=\"500\" height=\"332\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandte Themen:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-im-karton\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So erstellen Sie einen Boxplot aus Pandas DataFrame<\/a><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir ein Histogramm f\u00fcr die Variable \u201epoints\u201c erstellen:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matplotlib. <span style=\"color: #3366ff;\">pyplot<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> plt\n\ndf. <span style=\"color: #3366ff;\">hist<\/span> (column=' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ', grid= <span style=\"color: #008000;\">False<\/span> , edgecolor=' <span style=\"color: #ff0000;\">black<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-22043 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/uni12.png\" alt=\"\" width=\"510\" height=\"361\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandte Themen:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/panda-histogramm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So erstellen Sie ein Histogramm aus Pandas DataFrame<\/a><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir eine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/dichtekurven\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dichtekurve<\/a> f\u00fcr die Variable \u201epoints\u201c erstellen:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> seaborn <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> sns\n\nsns. <span style=\"color: #3366ff;\">kdeplot<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> '])\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-22044 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/uni13.png\" alt=\"\" width=\"535\" height=\"352\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandte Themen:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-dichtediagramm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So erstellen Sie ein Dichtediagramm in Matplotlib<\/a><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jedes dieser Diagramme bietet uns eine einzigartige M\u00f6glichkeit, die Werteverteilung der Variablen \u201ePunkte\u201c zu visualisieren.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Begriff univariate Analyse bezieht sich auf die Analyse einer Variablen. Sie k\u00f6nnen sich das merken, denn das Pr\u00e4fix \u201euni\u201c bedeutet \u201eeins\u201c. Es gibt drei g\u00e4ngige Methoden zur Durchf\u00fchrung einer univariaten Analyse einer Variablen: 1. Zusammenfassungsstatistik \u2013 Misst die Mitte und Verteilung der Werte. 2. H\u00e4ufigkeitstabelle \u2013 Beschreibt, wie oft unterschiedliche Werte auftreten. 3. 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