<\/p>\n
U kunt de functie beschrijven()<\/strong> gebruiken om beschrijvende statistieken<\/a> te genereren voor variabelen in een pandas DataFrame.<\/span><\/p>\n Standaard berekent Panda het 25e, 50e en 75e percentiel voor variabelen.<\/span><\/span><\/p>\n U kunt echter het argument percentielen<\/strong> in de functie beschrijven()<\/strong> gebruiken om de exacte percentielen op te geven die moeten worden berekend.<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u dit argument in de praktijk kunt gebruiken met de volgende panda’s DataFrame:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u de functie beschrijven()<\/strong> gebruikt om beschrijvende statistieken te berekenen voor elke numerieke variabele in het DataFrame:<\/span><\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat de functie beschrijven()<\/strong> standaard het 25e, 50e en 75e percentiel voor elke variabele berekent.<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u de functie beschrijven()<\/strong> met het argument percentielen<\/strong> gebruikt om het 30e, 60e en 90e percentiel voor elke numerieke variabele in het DataFrame te berekenen:<\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat de functie beschrijven()<\/strong> voor elke numerieke variabele het 30e, 60e en 90e percentiel retourneert.<\/span><\/p>\n Opmerking<\/strong> : de functie beschrijven()<\/strong> retourneert ook het 50e percentiel omdat dit de mediaanwaarde van elke variabele vertegenwoordigt en een van de standaardstatistieken is die worden berekend door de functie beschrijven()<\/strong> .<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u de functie beschrijven()<\/strong> gebruikt met het argument percentiles=[]<\/strong> om geen percentielen te berekenen voor elke numerieke variabele in het DataFrame:<\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat het 25e en 75e percentiel niet langer voor elke variabele worden berekend.<\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat het 50e percentiel altijd in het resultaat wordt opgenomen, omdat dit de mediaanwaarde<\/a> van elke variabele vertegenwoordigt.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende bewerkingen in panda’s kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Panda’s: beschrijven() gebruiken per groep<\/a> U kunt de functie beschrijven() gebruiken om beschrijvende statistieken te genereren voor variabelen in een pandas DataFrame. Standaard berekent Panda het 25e, 50e en 75e percentiel voor variabelen. U kunt echter het argument percentielen in de functie beschrijven() gebruiken om de exacte percentielen op te geven die moeten worden berekend. De volgende voorbeelden laten zien […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-4321","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>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 Voorbeeld 1: beschrijven() gebruiken met standaard percentielen<\/strong><\/span><\/h2>\n
#calculate descriptive statistics for each numeric variable\ndf. 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 Voorbeeld 2: beschrijven() gebruiken met aangepaste percentielen<\/strong><\/span><\/h2>\n
#calculate custom percentiles for each numeric variable\ndf. describe<\/span> (percentiles=[ .3<\/span> , .6<\/span> , .9<\/span> ])\n<\/span><\/span>\n 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\n30% 14.400000 7.00000 6.200000\n50% 18.500000 8.00000 8.500000\n60% 19.200000 9.00000 9.200000\n90% 23.800000 9.90000 11.300000\nmax 28.000000 12.00000 12.000000<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 3: beschrijven() gebruiken zonder percentiel<\/strong><\/span><\/h2>\n
#calculate no percentiles for each numeric variable\n<\/span>df. describe<\/span> (percentiles=[])<\/span><\/span>\n\n 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\n50% 18.500000 8.00000 8.500000\nmax 28.000000 12.00000 12.000000<\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Panda’s: beschrijven() gebruiken en wetenschappelijke notatie verwijderen<\/a>
Panda’s: hoe het gemiddelde, de mediaan en de modus te berekenen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"