Redditi globali: Tendenza centrale
Le misure di tendenza centrale più comuni sono la mean (media), pari alla somma di tutti i valori divisa per il numero totale di valori, la median (mediana), che separa la metà superiore dei dati da quella inferiore, e la mode (moda), ovvero il valore più frequente nell’insieme di dati. Il pacchetto pandas contiene funzioni per calcolare ciascuna di queste.
In questo insieme di dati, i valori di 'Income per Capita' sono float e non ci sono valori ripetuti, quindi eseguire income['Income per Capita'].mode() nella console restituisce una serie vuota. Qui userai l’operatore di divisione con arrotondamento per difetto // per aggiungere una nuova colonna che misura il reddito in migliaia, arrotondato per difetto, in modo che un valore come 11,543.43 diventi semplicemente 11. Poi eseguirai le funzioni sopra per capire meglio come sono distribuiti i redditi.
pandas è stato importato come pd e il DataFrame income dell’esercizio precedente è nel tuo workspace.
Questo esercizio fa parte del corso
Importing and Managing Financial Data in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Usa la funzione appropriata per calcolare la mean globale di
'Income per Capita'. - Usa la funzione appropriata per calcolare la median globale di
'Income per Capita'. - Usando il broadcasting, crea una nuova colonna
'Income per Capita (,000)'uguale aincome['Income per Capita'] // 1000. Poi usa la funzione appropriata per calcolare la mode per questa nuova colonna.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Calculate the mean
print(____)
# Calculate the median
print(____)
# Create the new column
income['Income per Capita (,000)'] = ____
# Calculate the mode of the new column
income['Income per Capita (,000)'].____()