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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。

この演習はコースの一部です

Python を使った統計学入門

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演習の手順

  • 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。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Import numpy with alias np
____

# Subset country for USA: usa_consumption
usa_consumption = ____

# Calculate mean consumption in USA
print(____)

# Calculate median consumption in USA
print(____)
コードを編集して実行