计算均值和中位数
在本章中，您将使用 nu3 发布的 2018 Food Carbon Footprint Index 中的 food_consumption 数据集。food_consumption 数据集包含各个 country 与食物类别每人每年消耗的食物千克数（consumption），以及其碳足迹（co2_emissions），单位为二氧化碳千克数，即 CO2。
在本练习中，您将运用 pandas 和 numpy 技能计算集中趋势指标，比较美国和比利时的食物消费。
已为您将 pandas 以 pd 导入，并预加载了 food_consumption。
本练习是课程的一部分
Python 统计学入门
练习说明
- 以别名
np导入numpy。 - 从
food_consumption中筛选出country为'USA'的行。 - 计算已为您创建的
usa_consumptionDataFrame 中食物consumption的均值。 - 计算
usa_consumptionDataFrame 中食物consumption的中位数。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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(____)