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Dfmean

Maîtriser df.mean : Un guide pour débutants sur le calcul des moyennes

MoeNagy Dev

Définir la moyenne dans le contexte des data frames

La moyenne, également connue sous le nom d'average, est une mesure de tendance centrale largement utilisée dans l'analyse des données. Dans le contexte des data frames, la moyenne représente la valeur moyenne d'une colonne ou d'un ensemble de colonnes particulier. Elle est calculée en additionnant toutes les valeurs d'une colonne et en divisant le résultat par le nombre de valeurs non manquantes.

Calculer la moyenne d'un data frame

Calculer la moyenne d'une seule colonne

Pour calculer la moyenne d'une seule colonne dans un data frame, vous pouvez utiliser la fonction mean(). Voici un exemple :

import pandas as pd
 
# Créer un data frame d'exemple
data = {'Age': [25, 32, 41, 28, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Calculer la moyenne de la colonne 'Age'
mean_age = df['Age'].mean()
print(f"La moyenne d'âge est : {mean_age}")

Sortie :

La moyenne d'âge est : 32.2

Calculer la moyenne de plusieurs colonnes

Vous pouvez également calculer la moyenne de plusieurs colonnes dans un data frame. Pour ce faire, vous pouvez passer une liste de noms de colonnes à la fonction mean() :

# Calculer la moyenne des colonnes 'Age' et 'Salary'
mean_values = df[['Age', 'Salary']].mean()
print(mean_values)

Sortie :

Age     32.2
Salary  60000.0
dtype: float64

Gérer les valeurs manquantes lors du calcul de la moyenne

Si votre data frame contient des valeurs manquantes (représentées par NaN ou None), la fonction mean() les exclura automatiquement du calcul. Cependant, vous pouvez également spécifier comment gérer les valeurs manquantes à l'aide du paramètre skipna.--- Titre: Calcul de la moyenne avec des valeurs manquantes Extrait: Découvrez comment calculer la moyenne, y compris et excluant les valeurs manquantes, dans un dataframe Pandas.

# Créer un dataframe avec des valeurs manquantes
data = {'Age': [25, 32, 41, 28, 35, None],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000, None]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Calculer la moyenne, y compris les valeurs manquantes
mean_age = df['Age'].mean(skipna=False)
print(f"La moyenne d'âge (y compris les valeurs manquantes) : {mean_age}")
 
# Calculer la moyenne, excluant les valeurs manquantes
mean_age = df['Age'].mean(skipna=True)
print(f"La moyenne d'âge (excluant les valeurs manquantes) : {mean_age}")

Sortie :

La moyenne d'âge (y compris les valeurs manquantes) : nan
La moyenne d'âge (excluant les valeurs manquantes) : 32.2

Application de la moyenne à différents types de données

Types de données numériques

La fonction mean() fonctionne parfaitement avec les types de données numériques, tels que les entiers et les nombres à virgule flottante. Elle calcule la moyenne arithmétique des valeurs de la colonne sélectionnée.

# Exemple avec des données numériques
data = {'Age': [25, 32, 41, 28, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000]}
df = pd.DataFrame(data)
 
mean_age = df['Age'].mean()
mean_salary = df['Salary'].mean()
 
print(f"La moyenne d'âge est : {mean_age}")
print(f"La moyenne des salaires est : {mean_salary}")

Sortie :

La moyenne d'âge est : 32.2
La moyenne des salaires est : 60000.0

Types de données non numériques

La fonction mean() peut également être appliquée à des types de données non numériques, tels que les chaînes de caractères ou les variables catégorielles, mais l'interprétation du résultat peut ne pas être significative. Dans ces cas, la fonction mean() tentera de convertir les valeurs non numériques en valeurs numériques avant de calculer la moyenne.

# Exemple avec des données non numériques
data = {'Nom': ['John', 'Jane', 'Bob', 'Alice', 'Tom'],
        'Sexe': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
 
mean_sexe = df['Sexe'].mean()
print(f"La moyenne du sexe est : {mean_sexe}")

Sortie :

La moyenne du sexe est : 0.6

Dans cet exemple, la fonction mean() convertit les valeurs 'M' et 'F' en valeurs numériques (0 et 1, respectivement) et calcule la moyenne, qui n'a pas de sens dans ce contexte.--- Titre: Interprétation des résultats du calcul de la moyenne Extrait: Ce résultat n'est pas très significatif dans le contexte des données sur le genre.

Comprendre la signification de la valeur moyenne

La valeur moyenne représente la tendance centrale des données, fournissant une estimation de la valeur "moyenne" ou "typique" de l'ensemble de données. Elle est calculée en additionnant toutes les valeurs et en les divisant par le nombre de valeurs non manquantes.

L'interprétation de la valeur moyenne dépend du contexte des données et du problème spécifique que vous essayez de résoudre. Par exemple, dans le cas de la colonne 'Âge', la moyenne d'âge de 32,2 ans vous donne une idée de l'âge typique dans l'ensemble de données. Pour la colonne 'Salaire', le salaire moyen de 60 000 $ fournit des informations sur le niveau de salaire moyen.

Identification des problèmes potentiels avec la moyenne

Bien que la moyenne soit une statistique récapitulative largement utilisée, elle peut être influencée par les valeurs aberrantes ou les distributions asymétriques. Les valeurs aberrantes, qui sont des points de données significativement différents du reste des données, peuvent tirer la moyenne dans leur direction et la rendre moins représentative de la valeur typique.

De plus, si les données sont asymétriques (c'est-à-dire que la distribution n'est pas symétrique), la moyenne peut ne pas être la meilleure représentation de la tendance centrale, et la médiane pourrait être une mesure plus appropriée.

Comparaison de la moyenne à d'autres statistiques récapitulatives

Différences entre la moyenne et la médiane

La médiane est une autre mesure de tendance centrale, qui représente la valeur du milieu dans l'ensemble de données lorsque les valeurs sont classées par ordre. Contrairement à la moyenne, la médiane est moins affectée par les valeurs aberrantes et les distributions asymétriques.

Les principales différences entre la moyenne et la médiane sont :

  • La moyenne est la moyenne arithmétique, tandis que la médiane est la valeur du milieu.
  • La moyenne est sensible aux valeurs aberrantes, tandis que la médiane est plus robuste aux valeurs aberrantes.
  • La moyenne est influencée par l'ampleur des valeurs, tandis que la médiane ne l'est pas.
  • La moyenne est affectée par la forme de la distribution, tandis que la médiane ne l'est pas.--- title: Quand utiliser la moyenne ou la médiane excerpt: Le choix entre l'utilisation de la moyenne ou de la médiane dépend des caractéristiques des données et du problème spécifique que vous essayez de résoudre.

Quand utiliser la moyenne versus la médiane

Le choix entre l'utilisation de la moyenne ou de la médiane dépend des caractéristiques des données et du problème spécifique que vous essayez de résoudre. Généralement :

  • Utilisez la moyenne lorsque les données sont approximativement normalement distribuées et que vous voulez représenter la valeur "typique" ou "moyenne".
  • Utilisez la médiane lorsque les données sont asymétriques ou contiennent des valeurs aberrantes, car elle est moins affectée par les valeurs extrêmes et fournit une mesure plus robuste de la tendance centrale.
  • Utilisez la médiane lorsque vous voulez trouver la valeur "médiane" de l'ensemble de données, indépendamment de la distribution.

Regrouper les données et calculer la moyenne

Calculer la moyenne pour des données groupées

Vous pouvez également calculer la moyenne pour des données groupées dans un tableau de données. Cela est utile lorsque vous voulez analyser la moyenne pour différents sous-ensembles de vos données. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction groupby() dans Pandas.

# Exemple avec des données groupées
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Bob', 'Alice', 'Tom'],
        'Age': [25, 32, 41, 28, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000],
        'Department': ['Sales', 'Marketing', 'IT', 'Sales', 'IT']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Calculer la moyenne d'âge et de salaire pour chaque département
mean_values = df.groupby('Department')[['Age', 'Salary']].mean()
print(mean_values)

Sortie :

            Age   Salary
Department               
IT         38.0  67500.0
Marketing  32.0  60000.0
Sales      26.5  52500.0

Dans cet exemple, nous regroupons le tableau de données par la colonne 'Department' et calculons ensuite la moyenne des colonnes 'Age' et 'Salary' pour chaque département.

Appliquer la moyenne à plusieurs groupes

Vous pouvez également appliquer le calcul de la moyenne à plusieurs groupes simultanément. Cela peut être utile lorsque vous voulez comparer les valeurs moyennes entre différents critères de regroupement.

# Exemple avec plusieurs critères de regroupement
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Bob', 'Alice', 'Tom', 'Emily', 'David', 'Sarah'],
        'Age': [25, 32, 41, 28, 35, 30, 45, 27],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000, 52000, 75000, 48000],
        'Department': ['Sales', 'Marketing', 'IT', 'Sales', 'IT', 'Marketing', 'IT', 'Sales'],
        'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Calculer la moyenne d'âge et de salaire par département et par genre
mean_values = df.groupby(['Department', 'Gender'])[['Age', 'Salary']].mean()
print(mean_values)
```---
titre: Analyse des données avec Pandas
extrait: Cet article explore l'utilisation de la bibliothèque Pandas pour l'analyse de données en Python. Nous verrons comment charger des données, manipuler des dataframes et effectuer des calculs statistiques de base.
 
---
 
# Analyse des données avec Pandas
 
Python est un langage de programmation puissant et polyvalent, avec de nombreuses bibliothèques et outils pour l'analyse de données. L'une des plus populaires est Pandas, une bibliothèque open-source qui fournit des structures de données et des outils d'analyse de données de haute performance.
 
## Chargement des données
 
Commençons par importer la bibliothèque Pandas et charger un jeu de données sous forme de dataframe :
 
```python
import pandas as pd
 
data = {
        'Âge': [25, 30, 35, 27, 32, 28, 38, 26],
        'Salaire': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000, 52000, 68000, 48000],
        'Département': ['Ventes', 'Marketing', 'IT', 'Ventes', 'IT', 'Marketing', 'IT', 'Ventes'],
        'Genre': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

Manipulation des dataframes

Pandas fournit de nombreuses fonctions pour manipuler et analyser les données. Voici quelques exemples :

# Afficher les 5 premières lignes
print(df.head())
 
# Afficher les informations sur le dataframe
print(df.info())
 
# Calculer les statistiques descriptives
print(df.describe())

Calculs statistiques

Pandas permet également d'effectuer facilement des calculs statistiques sur les données :

# Calculer la moyenne de l'âge et du salaire pour chaque département et genre
moyennes = df.groupby(['Département', 'Genre'])[['Âge', 'Salaire']].mean()
print(moyennes)

Sortie :

                     Âge   Salaire
Département Genre                
IT          M      39.5  69000.0
            F      30.0  52000.0
Marketing   F      31.0  60000.0
Ventes      F      27.5  51500.0
            M      26.0  50000.0

Dans cet exemple, nous regroupons les données par 'Département' et 'Genre', puis calculons la moyenne de 'Âge' et 'Salaire' pour chaque combinaison.

Travailler avec les modules et les packages

La conception modulaire de Python vous permet d'organiser votre code en composants réutilisables appelés modules. Les modules sont des fichiers Python contenant des définitions et des instructions.

Importer des modules

L'instruction import permet d'accéder aux fonctionnalités d'un module. Voici un exemple :

import math
print(math.pi)  # Sortie : 3.141592653589793

Vous pouvez également importer des fonctions ou des attributs spécifiques d'un module :

from math import pi, sqrt
print(pi)       # Sortie : 3.141592653589793
print(sqrt(9)) # Sortie : 3.0

Créer des modules

Pour créer votre propre module, enregistrez simplement votre code Python dans un fichier .py. Par exemple, créons un module appelé my_module.py :

def greet(name):
    print(f"Bonjour, {name} !")
 
def square(x):
    return x ** 2

Maintenant, vous pouvez importer et utiliser les fonctions de ce module :

import my_module
my_module.greet("Alice")  # Sortie : Bonjour, Alice !
result = my_module.square(5)
print(result)  # Sortie : 25

Packages

Les packages.--- titre: Packages et Environnements Virtuels en Python extrait: Les packages sont un moyen d'organiser les modules en structures hiérarchiques. Un package est une collection de modules stockés dans un répertoire. Pour créer un package, il suffit de créer un répertoire et d'y placer vos fichiers de module.

Par exemple, créons un package appelé my_package avec deux modules : utils.py et math_functions.py :

my_package/
    __init__.py
    utils.py
    math_functions.py

Le fichier __init__.py est requis pour faire du répertoire un package. Il peut être vide ou contenir du code d'initialisation.

Maintenant, vous pouvez importer des modules à partir du package comme ceci :

from my_package import utils, math_functions
utils.print_message("Bonjour, le monde !")
result = math_functions.add(3, 4)
print(result)  # Sortie : 7

Packages et Imports Relatifs

Au sein d'un package, vous pouvez utiliser des imports relatifs pour accéder à d'autres modules du même package. Les imports relatifs utilisent la notation . pour spécifier le chemin relatif.

Par exemple, supposons que math_functions.py ait besoin d'utiliser une fonction de utils.py :

# math_functions.py
from .utils import print_message
 
def add(a, b):
    print_message("Ajout de nombres...")
    return a + b

Le . en début d'instruction d'import indique que le module utils se trouve dans le même répertoire que le module actuel.

Environnements Virtuels

Les environnements virtuels vous permettent de créer des environnements Python isolés avec leurs propres dépendances et installations de paquets. Cela aide à prévenir les conflits entre différents projets et à assurer des environnements de développement cohérents.

Vous pouvez créer et gérer des environnements virtuels à l'aide d'outils comme venv (intégré à Python) ou pipenv.

Voici un exemple utilisant venv :

# Créer un nouvel environnement virtuel
python -m venv my_env

# Activer l'environnement virtuel
# (Windows)
my_env\Scripts\activate
# (macOS/Linux)
source my_env/bin/activate

# Installer des paquets dans l'environnement virtuel
pip install numpy pandas

Lorsque vous avez terminé, vous pouvez désactiver l'environnement virtuel :

deactivate

###.--- title: Conclusion excerpt: Conclusion en français

Dans ce tutoriel, vous avez appris à travailler avec les modules et les packages en Python. Vous avez exploré l'importation de modules, la création de vos propres modules, l'organisation du code à l'aide de packages et l'utilisation d'imports relatifs. De plus, vous avez appris l'importance des environnements virtuels pour gérer les dépendances et assurer des environnements de développement cohérents.

En maîtrisant ces concepts, vous serez en mesure d'écrire un code Python plus modulaire, maintenable et évolutif. N'oubliez pas que la clé d'un développement Python efficace est de tirer parti du puissant système de modules et de packages du langage pour créer des composants réutilisables et organisés.

MoeNagy Dev.