Python-data-science-python-measuring-central-tendency

Python-中心傾向の測定

数学的中心傾向とは、データセットの値の中心または位置の分布を測定することを意味します。 データセット内のデータの平均値のアイデアと、データセット内の値の広がりの程度を示します。 これは、既存のデータセットに適合する新しい入力の可能性、したがって成功の確率を評価するのに役立ちます。

パンダPythonライブラリのメソッドを使用して計算できる中心傾向の3つの主要な測定値があります。

• 平均-値の合計を値の数で除算したデータの平均値です。
• 中央値-値が昇順または降順に配置される場合、分布の中央の値です。
• モード-分布で最も一般的に発生する値です。

平均値と中央値の計算

パンダ関数は、これらの値を計算するために直接使用できます。

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()

その*出力*は次のとおりです-

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

計算モード

モードは、データが連続的であるか、最大頻度の値があるかどうかに応じて、分布で使用できる場合と使用できない場合があります。 モードを調べるために、以下の簡単な分布を使用します。 ここで、分布の最大頻度を持つ値があります。

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()

その*出力*は次のとおりです-

chartprop2.png

     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