Méthode mad() pour les DataFrame Pandas

Introduction

Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à utiliser la méthode mad() de la bibliothèque Pandas pour calculer l'écart absolu moyen d'un DataFrame. L'écart absolu moyen est une mesure de la variation dans un ensemble de données, définie comme la distance moyenne entre chaque valeur de données et la moyenne.

Conseils sur la machine virtuelle

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Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.

Importez les bibliothèques nécessaires

Tout d'abord, importez la bibliothèque pandas sous le nom pd. Cela vous permettra d'utiliser le DataFrame Pandas et sa méthode mad().

import pandas as pd

Créez un DataFrame

Ensuite, créez un DataFrame avec lequel travailler. Dans cet exemple, vous allez créer un DataFrame avec quatre colonnes (A, B, C et D) et trois lignes.

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9], "D": [10, 11, 12]})

Calculez l'écart absolu moyen

Maintenant que vous avez un DataFrame, vous pouvez calculer l'écart absolu moyen en utilisant la méthode mad(). Pour calculer l'écart absolu moyen le long de l'axe des index, spécifiez axis = 0 en tant qu'argument.

mad_index = df.mad(axis=0)

Pour calculer l'écart absolu moyen le long de l'axe des colonnes, spécifiez axis = 1 en tant qu'argument.

mad_columns = df.mad(axis=1)

Affichez les résultats

Enfin, vous pouvez afficher les valeurs de l'écart absolu moyen.

print("Ecart Absolu Moyen le long de l'axe des index:")
print(mad_index)

print("Ecart Absolu Moyen le long de l'axe des colonnes:")
print(mad_columns)

Récapitulatif

Dans ce laboratoire, vous avez appris à utiliser la méthode mad() de la bibliothèque Pandas pour calculer l'écart absolu moyen d'un DataFrame. L'écart absolu moyen est une mesure de la variation dans un ensemble de données, définie comme la distance moyenne entre chaque valeur de données et la moyenne. En suivant les étapes décrites dans ce laboratoire, vous devriez maintenant être en mesure d'appliquer la méthode mad() à vos propres DataFrames et d'analyser la variation de vos données.