Python中心趋势

数学上的中心趋势是指测量数据集值的中心或位置分布，它给出了数据集中数据平均值的概念，并指出了这些值在数据集中分布的范围。反过来，这有助于评估将新输入拟合到现有数据集中的机会，从而评估成功的可能性。

可以使用pandas python库中的方法计算出集中趋势的三个主要量度。

• 均值(Mean)     - 它是数据的平均值，它是值的总和除以值的数量。

• 中值(Median) - 当值以升序或降序排列时，它是分布中的中间值。

• 模式(Mode)     - 它是分布中最常见的值。

均值和中位数

Pandas函数可以直接用于计算这些值。

import pandas as pd

#创建系列词典
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','Chanchal','Learnfk','Naviya','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#创建一个数据框
df = pd.DataFrame(d)
print "Mean Values in the Distribution"
print df.mean()
print "*******************************"
print "Median Values in the Distribution"
print df.median()

其输出如下-

Mean Values in the Distribution
Age       31.833333
Rating     3.743333
dtype: float64
*******************************
Median Values in the Distribution
Age       29.50
Rating     3.79
dtype: float64

计算模式

根据数据是连续的还是有最大频率的值，模式在分发中是否可用，通过下面的分布来找出模式。在这里，无涯教程有一个在分布中具有最大频率的值。

import pandas as pd

#创建系列词典
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','Chanchal','Learnfk','Naviya','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,25,23,34,40,30,25,46])}
#创建一个数据框
df = pd.DataFrame(d)

print df.mode()

其输出如下-

     Age      Name
0   25.0    Andres
1    NaN  Chanchal
2    NaN    Learnfk
3    NaN      Jack
4    NaN     James
5    NaN       Lee
6    NaN    Naviya
7    NaN     Ricky
8    NaN     Smith
9    NaN     Steve
10   NaN       Tom
11   NaN       Vin