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演習

平均と中央値を計算する

この章では、nu3 による 2018 Food Carbon Footprint Index の food_consumption データセットを使います。food_consumption には、各 country と食品カテゴリごとの 1 人あたり年間の食品消費量(consumption、単位はキログラム)と、そのカーボンフットプリント(co2_emissions、二酸化炭素、すなわち CO2 のキログラム)が含まれます。

この演習では、pandas と numpy のスキルを使って、米国(US)とベルギーの食品消費を比較するための代表値を計算します。

pandas は pd としてインポート済みで、food_consumption はあらかじめ読み込まれています。

指示

100 XP
  • numpy をエイリアス np でインポートします。
  • country が 'USA' の行だけになるように food_consumption を抽出します。
  • すでに作成済みの usa_consumption DataFrame で、食品 consumption の平均を計算します。
  • 同じく usa_consumption DataFrame で、食品 consumption の中央値を計算します。