Globalne dochody: tendencja centralna
Najczęściej stosowane miary tendencji centralnej to średnia – suma wszystkich wartości podzielona przez ich liczbę – mediana, która dzieli dane na dwie równe połowy, oraz dominanta (moda), czyli wartość występująca najczęściej w zbiorze danych. Biblioteka pandas udostępnia funkcje umożliwiające obliczenie każdej z nich.
W tym zbiorze danych wartości kolumny 'Income per Capita' są liczbami zmiennoprzecinkowymi i nie ma wśród nich powtórzeń, więc uruchomienie income['Income per Capita'].mode() w konsoli zwraca pustą serię. W tym ćwiczeniu skorzystasz z operatora dzielenia całkowitego //, aby dodać nową kolumnę mierzącą dochód w tysiącach – zaokrągloną w dół – tak aby wartość taka jak 11 543,43 stała się po prostu 11. Następnie uruchomisz powyższe funkcje, by lepiej zrozumieć rozkład dochodów.
Biblioteka pandas jest zaimportowana jako pd, a ramka danych income z poprzedniego ćwiczenia jest dostępna w twoim obszarze roboczym.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Importowanie i zarządzanie danymi finansowymi w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj odpowiedniej funkcji, aby obliczyć globalną średnią kolumny
'Income per Capita'. - Użyj odpowiedniej funkcji, aby obliczyć globalną medianę kolumny
'Income per Capita'. - Korzystając z rozgłaszania (broadcasting), utwórz nową kolumnę
'Income per Capita (,000)'równąincome['Income per Capita'] // 1000. Następnie użyj odpowiedniej funkcji, aby obliczyć dominantę (modę) dla tej nowej kolumny.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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)'].____()