Python - Измерение центральной тенденции

Математически центральная тенденция означает измерение центра или распределения местоположения значений набора данных. Он дает представление о среднем значении данных в наборе данных, а также указывает, насколько широко значения разбросаны в наборе данных. Это, в свою очередь, помогает оценить шансы соответствия нового ввода существующему набору данных и, следовательно, вероятность успеха.

Существует три основных показателя центральной тенденции, которые можно вычислить с помощью методов библиотеки pandas python.

Среднее - это среднее значение данных, которое представляет собой деление суммы значений на количество значений.
Медиана - это среднее значение в распределении, когда значения расположены в порядке возрастания или убывания.
Режим - это наиболее часто встречающееся значение в распределении.

Расчет среднего и медианы

Функции pandas можно напрямую использовать для вычисления этих значений.

import pandas as pd

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','Chanchal','Gasper','Naviya','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print "Mean Values in the Distribution"
print df.mean()
print "*******************************"
print "Median Values in the Distribution"
print df.median()

это output выглядит следующим образом -

Mean Values in the Distribution
Age       31.833333
Rating     3.743333
dtype: float64
*******************************
Median Values in the Distribution
Age       29.50
Rating     3.79
dtype: float64

Расчетный режим

Режим может быть доступен или не доступен в распределении в зависимости от того, являются ли данные непрерывными или есть значения, которые имеют максимальную частоту. Чтобы узнать режим, мы берем простой дистрибутив ниже. Здесь у нас есть значение, которое имеет максимальную частоту в распределении.

import pandas as pd

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','Chanchal','Gasper','Naviya','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,25,23,34,40,30,25,46])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)

print df.mode()

это output выглядит следующим образом -

Age      Name
0   25.0    Andres
1    NaN  Chanchal
2    NaN    Gasper
3    NaN      Jack
4    NaN     James
5    NaN       Lee
6    NaN    Naviya
7    NaN     Ricky
8    NaN     Smith
9    NaN     Steve
10   NaN       Tom
11   NaN       Vin