Pandas에서 5개 숫자의 요약을 계산하는 방법

5자리 요약은 다음 5개 값을 사용하여 데이터 세트를 요약하는 방법입니다.

• 최저한의
• 첫 번째 사분위수
• 중앙값
• 3분위수
• 최대

5개 숫자 요약은 다음과 같이 데이터 분포에 대한 간결한 요약을 제공하므로 유용합니다.

• 중앙값을 사용하여 중앙값이 어디에 있는지 알려줍니다.
• 이는 첫 번째 및 세 번째 사분위수를 사용하여 데이터의 분포를 알려줍니다.
• 최소값과 최대값을 사용하여 데이터의 범위를 알려줍니다.

Pandas DataFrame의 변수에 대한 5자리 요약을 계산하는 가장 간단한 방법은 다음과 같이 explain() 함수를 사용하는 것입니다.

 df. describe (). loc [[' min ', '25 % ', '50 % ', '75% ', ' max ']]

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas DataFrame에서 5개 숫자의 요약 계산

다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

다음 구문을 사용하여 DataFrame의 각 숫자 변수에 대한 5자리 숫자 요약을 계산할 수 있습니다.

 #calculate five number summary for each numeric variable
df. describe (). loc [[' min ', '25 % ', '50 % ', '75% ', ' max ']]

      points assists rebounds
min 11.0 4.0 5.00
25% 14.0 6.5 6.00
50% 18.5 8.0 8.50
75% 20.5 9.0 10.25
max 28.0 12.0 12.00

points 변수의 결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• 최소값은 11 입니다.
• 25번째 백분위수 값은 14 입니다.
• 50번째 백분위수 값은 18.5 입니다.
• 75번째 백분위수 값은 20.5 입니다.
• 최대값은 28 입니다.

help 변수와 리바운드 변수의 값을 같은 방식으로 해석할 수 있습니다.

DataFrame의 특정 변수에 대한 5개 숫자 요약만 계산하려는 경우 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #calculate five number summary for the points variable
df[' points ']. describe (). loc [[' min ', '25 % ', '50 % ', '75% ', ' max ']]

min 11.0
25% 14.0
50% 18.5
75% 20.5
max 28.0
Name: points, dtype: float64

이제 출력에는 포인트 변수에 대해서만 5자리 요약이 표시됩니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 다른 일반적인 Panda 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 열에 있는 값의 빈도 수를 얻는 방법
Pandas: 그룹당 평균을 계산하는 방법
Pandas: 그룹별 중앙값을 계산하는 방법