Phương sai và độ lệch chuẩn
Phương sai và độ lệch chuẩn là hai cách phổ biến nhất để đo độ phân tán của một biến, và bạn sẽ luyện tính chúng trong bài này. Độ phân tán rất quan trọng vì nó giúp điều chỉnh kỳ vọng. Ví dụ, nếu một nhân viên bán hàng bán trung bình 20 sản phẩm mỗi ngày nhưng có độ lệch chuẩn là 10 sản phẩm, có lẽ sẽ có ngày họ bán 40 sản phẩm, nhưng cũng có ngày chỉ bán một hoặc hai. Những thông tin như vậy rất hữu ích, đặc biệt khi bạn cần đưa ra dự đoán.
pandas đã được import là pd, numpy là np, và matplotlib.pyplot là plt; DataFrame food_consumption cũng đã sẵn sàng.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Thống kê với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính phương sai và độ lệch chuẩn của
co2_emissioncho từngfood_categoryvới các phương thức.groupby()và.agg(); so sánh giá trị phương sai và độ lệch chuẩn. - Tạo histogram của
co2_emissionchobeeftrongfood_categoryvà hiển thị biểu đồ. - Tạo histogram của
co2_emissionchoeggstrongfood_categoryvà hiển thị biểu đồ.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Print variance and sd of co2_emission for each food_category
print(food_consumption.____('____')['____'].agg([____]))
# Create histogram of co2_emission for food_category 'beef'
food_consumption[____]['____'].____()
plt.show()
# Create histogram of co2_emission for food_category 'eggs'
plt.figure()
food_consumption[____]['____'].____()
plt.show()