Day 63 Of 100DaysOfCode: Pandas Dispersion
팬더 코드
# Calculate mean
mean = income['Income per Capita'].mean()
# Calculate standard deviation
std = income['Income per Capita'].std()
# Calculate and print lower and upper bounds
bounds = [mean-std,mean + std]
print(bounds)
# Calculate and print first and third quartiles
quantiles = income['Income per Capita'].quantile([0.25, 0.75])
print(quantiles)
# Calculate and print IQR
iqr = quantiles[0.75] - quantiles[0.25]
print(iqr)
Day 63 Of and * Pandas(분산) from https://t.co/EAEFp0OZwY Datacamppic.twitter.com/EJSKaXbrgF — Durga Pokharel(@mathdurga)
Reference
이 문제에 관하여(Day 63 Of 100DaysOfCode: Pandas Dispersion), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://dev.to/iamdurga/day-63-of-100daysofcode-pandas-dispersion-1baa
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# Calculate mean
mean = income['Income per Capita'].mean()
# Calculate standard deviation
std = income['Income per Capita'].std()
# Calculate and print lower and upper bounds
bounds = [mean-std,mean + std]
print(bounds)
# Calculate and print first and third quartiles
quantiles = income['Income per Capita'].quantile([0.25, 0.75])
print(quantiles)
# Calculate and print IQR
iqr = quantiles[0.75] - quantiles[0.25]
print(iqr)
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이 문제에 관하여(Day 63 Of 100DaysOfCode: Pandas Dispersion), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://dev.to/iamdurga/day-63-of-100daysofcode-pandas-dispersion-1baa텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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