Как рассчитать среднее, медиану и моду в пандах

Вы можете использовать следующие функции для вычисления среднего значения, медианы и режима каждого числового столбца в DataFrame pandas:

 print ( df.mean (numeric_only= True ))
print (df. median (numeric_only= True ))
print (df. mode (numeric_only= True ))

В следующем примере показано, как использовать эти функции на практике.

Пример: вычислить среднее значение, медиану и моду в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas, который содержит информацию об очках, набранных различными баскетболистами в четырех разных играх:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' game1 ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' game2 ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' game3 ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],
                   ' game4 ': [9, 8, 10, 9, 14, 15, 10, 11]})
                   
#view DataFrame
print (df)

  player game1 game2 game3 game4
0 A 18 5 11 9
1 B 22 7 8 8
2 C 19 7 10 10
3 D 14 9 6 9
4 E 14 12 6 14
5 F 11 9 5 15
6 G 20 9 9 10
7:28 4 12 11

Мы можем использовать следующий синтаксис для расчета среднего значения каждого числового столбца:

 #calculate mean of each numeric column
print ( df.mean (numeric_only= True ))

game1 18,250
game2 7,750
game3 8.375
game4 10,750
dtype:float64

По результату мы видим:

• Среднее значение в столбце game1 — 18,25 .
• Среднее значение в столбце game2 — 7,75 .
• Среднее значение в столбце game3 — 8,375 .
• Среднее значение в столбце game4 — 10,75 .

Затем мы можем использовать следующий синтаксис для вычисления медианного значения каждого числового столбца:

 #calculate median of each numeric column
print (df. median (numeric_only= True ))

game1 18.5
game2 8.0
game3 8.5
game4 10.0
dtype:float64

По результату мы видим:

• Среднее значение в столбце game1 — 18,5 .
• Среднее значение в столбце game2 — 8 .
• Медианное значение в столбце game3 — 8,5 .
• Медианное значение в столбце game4 — 10 .

Затем мы можем использовать следующий синтаксис для расчета режима каждого числового столбца:

 #calculate mode of each numeric column
print (df. mode (numeric_only= True ))

   game1 game2 game3 game4
0 14.0 9.0 6.0 9
1 NaN NaN NaN 10

По результату мы видим:

• Режим в столбце game1 равен 14 .
• Режим в столбце game2 — 9 .
• В столбце game3 указан режим 6 .
• Режим в столбце game4 — 9 и 10.

Обратите внимание, что в столбце game4 было два режима, поскольку в этом столбце чаще всего появлялись два значения.

Примечание . Вы также можете использовать функцию описания() в pandas для создания более описательной статистики для каждого столбца.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как рассчитать среднее значение группы в пандах
Как рассчитать медиану группы в пандах
Как рассчитать режим по группе в Pandas