1. 学ぶ
  2. /
  3. コース
  4. /
  5. Python を使った統計学入門

Connected

演習

平均と中央値の計算

この章では、nu3 が提供する food_consumption2018 Food Carbon Footprint Index[(https://cdnssl.nu3.de/lpb/2018/05/Food-Carbon-Footprint-Index-2018.pdf) の ] データセットを使って学習します。food_consumptionのデータセットには、各country と食品カテゴリにおける一人当たり年間食品消費量(consumption、単位:kg)と、二酸化炭素(COco2_emissions2)排出量(、単位:kg)が含まれています。

この演習では、pandasとnumpy のスキルを活用して、アメリカとベルギーの食品消費量を比較するための中心の指標を計算します。

pandasはpd としてインポートされており、food_consumption は事前に読み込み済みです。

指示

100 XP
  • numpy をエイリアスnpでインポートしてください。
  • food_consumption から country が 'USA' の行を抽出してください。
  • 事前に作成済みの consumption DataFrame を使って、食品消費量(usa_consumption)の平均を計算してください。
  • consumption DataFrame を使って、食品消費量(usa_consumption)の中央値を計算します。