Pandas proporciona un método para hacer que el cálculo de MAD (desviación absoluta media) sea muy fácil. MAD se define como la distancia promedio entre cada valor y la media.
La fórmula utilizada para calcular MAD es:
Sintaxis: Series.mad(eje=Ninguno, skipna=Ninguno, nivel=Ninguno)
Parámetros:
eje: 0 o ‘índice’ para el funcionamiento por filas y 1 o ‘columnas’ para el funcionamiento por columnas.
skipna: incluye valores de NaN también si es falso, el resultado también será NaN incluso si se incluye un único valor nulo.
level: Define el nombre del nivel o el número en el caso de series multinivel.Tipo de devolución: valor flotante
Ejemplo n.º 1:
en este ejemplo, se crea una serie a partir de una lista de Python utilizando el método .Series() de Pandas. El método .mad() se llama en serie con todos los parámetros predeterminados.
# importing pandas module import pandas as pd # importing numpy module import numpy as np # creating list list =[5, 12, 1, 0, 4, 22, 15, 3, 9] # creating series series = pd.Series(list) # calling .mad() method result = series.mad() # display result
Producción:
5.876543209876543
Explicación:
Cálculo de la media de la serie media = (5+12+1+0+4+22+15+3+9) / 9 = 7,8888
ENOJADO = | (5-7,88)+(12-7,88)+(1-7,88)+(0-7,88)+(4-7,88)+(22-7,88)+(15-7,88)+(3-7,88)+(9 -7.88)) | / 9.00
DAM = (2,88 + 4,12 + 6,88 + 7,88 + 3,88 + 14,12 + 7,12 + 4,88 + 1,12) / 9,00
MAD = 5.8755 (Más precisamente = 5.876543209876543)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Kartikaybhutani y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA