Цель работы: научиться применять инструменты для подготовки данных. Инструменты: pandas, numpy, scipy, matplotlib/seaborn. Содержание: Дл...
Условие:
Решение:
Уважаемый студент,
Спасибо за ваш запрос. Ваша цель - научиться применять инструменты для подготовки данных, такие как pandas, numpy, scipy и matplotlib/seaborn. Я помогу вам провести первичный статистический анализ для предложенных датасетов, используя эти инструменты.
Для начала, давайте рассмотрим меры центральной тенденции. Выборочное среднее - это среднее значение всех значений в выборке. Медиана - это значение, которое разделяет выборку на две равные части. Мода - это значение, которое встречается наиболее часто в выборке.
Чтобы вычислить эти меры, мы можем использовать библиотеку pandas. Давайте предположим, что у нас есть датасет с названием "data", содержащий столбец "values". Мы можем использовать следующий код:
import pandas as pd
# Загрузка данных
data = pd.read_csv('data.csv')
# Вычисление выборочного среднего
mean = data['values'].mean()
# Вычисление медианы
median = data['values'].median()
# Вычисление моды
mode = data['values'].mode()
print("Выборочное среднее:", mean)
print("Медиана:", median)
print("Мода:", mode)
Теперь давайте перейдем к мерам разброса. Дисперсия - это среднее квадратическое отклонение от выборочного среднего. Стандартное отклонение - это квадратный корень из дисперсии.
Мы можем использовать библиотеку numpy для вычисления этих мер. Давайте предположим, что у нас есть массив данных с названием "values". Мы можем использовать следующий код:
import numpy as np
# Вычисление дисперсии
variance = np.var(values)
# Вычисление стандартного отклонения
std_deviation = np.std(values)
print("Дисперсия:", variance)
print("Стандартное отклонение:", std_deviation)
Наконец, мы можем использовать библиотеку matplotlib/seaborn для визуализации данных. Давайте предположим, что у нас есть датасет с названием "data", содержащий столбец "values". Мы можем использовать следующий код:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Визуализация данных
sns.histplot(data['values'], kde=True)
plt.xlabel('Значения')
plt.ylabel('Частота')
plt.title('Гистограмма значений')
plt.show()
Этот код создаст гистограмму значений с ядерной оценкой плотности.
Надеюсь, эти примеры помогут вам в проведении первичного статистического анализа с использованием инструментов pandas, numpy, scipy и matplotlib/seaborn. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь обращаться.
Удачи в вашей работе!
С уважением, Профессор
