mhalil
Pandas - describe
Paz 10 Temmuz 2022describe Fonksiyonu
describe() fonksiyonu, sayısal veri barındıran sütunlar hakkında detaylı matematiksel bilgiler verir.
Öncelikle Pandas Kütüphanesini içe aktarıp, kodlama esnasında hızlı olması adına bu kütüphaneye pd adını atayalım;
import pandas as pd
Basit bir Veri Çerçevesi (Data Frame) oluşturalım ve oluşturduğumuz Veri Çerçevesinin içeriğini görelim;
sozluk = {"isim" : ["Mustafa", "Halil", "Burak", "Emre", "Ersin", "Sertaç", "Furkan","Murat","Ahmet","Abdülkadir"],
"yaş" : [25, 38, 41, 23, 37, 52, 30, 23, 40, 38],
"iş-meslek" : ["mühendis", "programcı", "akademisyen","yönetici","amir","mühendis","yönetici","müdür","veteriner","yönetici"]}
veri = pd.DataFrame(sozluk)
print(veri)
| isim | yaş | iş-meslek | |
|---|---|---|---|
| 0 | Mustafa | 25 | mühendis |
| 1 | Halil | 38 | programcı |
| 2 | Burak | 41 | akademisyen |
| 3 | Emre | 23 | yönetici |
| 4 | Ersin | 37 | amir |
| 5 | Sertaç | 52 | mühendis |
| 6 | Furkan | 30 | yönetici |
| 7 | Murat | 23 | müdür |
| 8 | Ahmet | 40 | veteriner |
| 9 | Abdülkadir | 38 | yönetici |
describe Fonksiyonunun Kullanımı
describe() fonksiyonu aşağıdaki şekilde kullanılır.
print(veri.describe())
| yaş | |
|---|---|
| count | 10.000000 |
| mean | 34.700000 |
| std | 9.333929 |
| min | 23.000000 |
| 25% | 26.250000 |
| 50% | 37.500000 |
| 75% | 39.500000 |
| max | 52.000000 |
Çıktıyı incelersek;
count : yaş isimli sütunda kaç adet veri olduğunu,
mean : yaş isimli sütudaki verilerin ortalamasını,
std : yaş isimli sütudaki verilerin standart sapmasını,
min: yaş isimli sütudaki verilerin en küçük değerini
%25 : yaş isimli sütundaki verilerin medyanın alt çeyreğini (dörttebirliğini),
%50 : yaş isimli sütundaki verilerin ortanca medyanını,
%75 : yaş isimli sütundaki verilerin medyanın üst çeyreğini (dörttebirliğini),
max : yaş isimli sütudaki verilerin en büyük değerini,
tanımlar.