{"id":4320,"date":"2023-07-12T00:55:26","date_gmt":"2023-07-12T00:55:26","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-beschreiben-nur-mittlere-norm\/"},"modified":"2023-07-12T00:55:26","modified_gmt":"2023-07-12T00:55:26","slug":"pandas-beschreiben-nur-mittlere-norm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-beschreiben-nur-mittlere-norm\/","title":{"rendered":"Pandas: so verwenden sie beschreiben() nur f\u00fcr mittelwert und std"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die Funktion <strong>\u201ebeschreiben()\u201c<\/strong> verwenden, um<a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/beschreibende-inferenzstatistik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">beschreibende Statistiken<\/a> f\u00fcr Variablen in einem Pandas-DataFrame zu generieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Standardm\u00e4\u00dfig berechnet die Funktion <strong>discover()<\/strong> die folgenden Metriken f\u00fcr jede numerische Variable in einem DataFrame:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">count (Anzahl der Werte)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Durchschnitt (Durchschnittswert)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">std (Standardabweichung)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">min (Mindestwert)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">25 % (25. Perzentil)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">50 % (50. Perzentil)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">75 % (75. Perzentil)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">max (Maximalwert)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen jedoch die folgende Syntax verwenden, um nur den Mittelwert und die Standardabweichung jeder numerischen Variablen zu berechnen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>df. <span style=\"color: #3366ff;\">describe<\/span> (). <span style=\"color: #3366ff;\">loc<\/span> [[' <span style=\"color: #ff0000;\">mean<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">std<\/span> ']]\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Verwenden Sie beschreiben() in Pandas, um nur den Mittelwert und den Standard zu berechnen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><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;\">team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Wenn wir die Funktion <strong>beschreiben()<\/strong> verwenden, k\u00f6nnen wir beschreibende Statistiken f\u00fcr jede numerische Variable im DataFrame berechnen:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate descriptive statistics for each numeric variable\n<span style=\"color: #000000;\">df. <span style=\"color: #3366ff;\">describe<\/span> ()\n<\/span>\n<\/span>points assists rebounds\ncount 8.000000 8.00000 8.000000\nmean 18.250000 7.75000 8.375000\nstd 5.365232 2.54951 2.559994\nmin 11.000000 4.00000 5.000000\n25% 14,000000 6,50000 6,000000\n50% 18.500000 8.00000 8.500000\n75% 20.500000 9.00000 10.250000\nmax 28.000000 12.00000 12.000000<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen jedoch die folgende Syntax verwenden, um nur den <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/bedeutung-des-durchschnitts\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mittelwert<\/a> und <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/warum-ist-die-standardabweichung-wichtig\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">die Standardabweichung<\/a> jeder numerischen Variablen zu berechnen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#only calculate mean and standard deviation of each numeric variable<\/span>\ndf. <span style=\"color: #3366ff;\">describe<\/span> (). <span style=\"color: #3366ff;\">loc<\/span> [[' <span style=\"color: #ff0000;\">mean<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">std<\/span> ']]\n\n           points assists rebounds\nmean 18.250000 7.75000 8.375000\nstd 5.365232 2.54951 2.559994\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass die Ausgabe nur den Mittelwert und die Standardabweichung f\u00fcr jede numerische Variable enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass die Funktion <strong>\u201ebeschreiben()\u201c<\/strong> immer noch jede beschreibende Statistik wie zuvor berechnet hat, wir jedoch die Funktion \u201e <strong>loc\u201c<\/strong> verwendet haben, um nur die Zeilen mit den Namen <strong>\u201emean<\/strong> \u201c und <strong>\u201estd<\/strong> \u201c in der Ausgabe auszuw\u00e4hlen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandte Themen:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-loc-vs-iloc\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pandas loc vs. iloc: Was ist der Unterschied?<\/a><\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-groupby-beschreiben\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pandas: wie man beschreiben() nach Gruppen verwendet<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-beschreiben-perzentile\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pandas: Verwendung von beschreiben() mit bestimmten Perzentilen<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-beschreiben-keine-wissenschaftliche-notation\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pandas: wie man beschreiben() verwendet und die wissenschaftliche Notation entfernt<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die Funktion \u201ebeschreiben()\u201c verwenden, umbeschreibende Statistiken f\u00fcr Variablen in einem Pandas-DataFrame zu generieren. 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