Python - การวัดแนวโน้มกลาง

แนวโน้มศูนย์กลางทางคณิตศาสตร์หมายถึงการวัดศูนย์กลางหรือการกระจายตำแหน่งของค่าของชุดข้อมูล ให้แนวคิดเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยของข้อมูลในชุดข้อมูลและยังบ่งชี้ว่าค่าต่างๆกระจายไปอย่างกว้างขวางในชุดข้อมูลอย่างไร ซึ่งจะช่วยในการประเมินโอกาสของอินพุตใหม่ที่เหมาะสมกับชุดข้อมูลที่มีอยู่และด้วยเหตุนี้ความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จ

มีสามมาตรการหลักของแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลางซึ่งสามารถคำนวณได้โดยใช้วิธีการในห้องสมุดแพนด้าไพ ธ อน

  • Mean - เป็นค่าเฉลี่ยของข้อมูลซึ่งเป็นการหารผลรวมของค่าด้วยจำนวนค่า

  • มัธยฐาน - เป็นค่ากลางในการแจกแจงเมื่อค่าถูกจัดเรียงจากน้อยไปมากหรือมากไปหาน้อย

  • โหมด - เป็นค่าที่เกิดขึ้นบ่อยที่สุดในการแจกแจง

การคำนวณค่าเฉลี่ยและค่ามัธยฐาน

ฟังก์ชันแพนด้าสามารถใช้คำนวณค่าเหล่านี้ได้โดยตรง

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()

มัน output มีดังนี้ -

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

โหมดการคำนวณ

โหมดอาจมีหรือไม่มีในการแจกแจงขึ้นอยู่กับว่าข้อมูลนั้นต่อเนื่องกันหรือมีค่าที่มีค่า frquency สูงสุดหรือไม่ เราทำการแจกแจงอย่างง่ายด้านล่างเพื่อค้นหาโหมด เรามีค่าที่มีความถี่สูงสุดในการแจกแจง

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()

มัน output มีดังนี้ -

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