Python Pandas Series.mad()用法及代碼示例

Pandas 提供了一種使 MAD(平均絕對偏差)計算變得非常容易的方法。 MAD 定義為每個值與平均值之間的平均距離。

用於計算 MAD 的公式為：

用法：Series.mad(axis=None, skipna=None, level=None)

參數：
axis:0 或 ‘index’ 用於行操作，1 或 ‘columns’ 用於列操作。
skipna:如果 False 也包括 NaN 值，即使包括單個 Null 值，結果也將是 NaN。
level:在多級係列的情況下定義級別名稱或編號。

Return Type:浮點值

範例1：
在此示例中，使用 Pandas .Series() 方法從 Python 列表創建了一個係列。 .mad() 方法在具有所有默認參數的係列上調用。


# 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

輸出：

5.876543209876543

說明：

Calculating Mean of series mean = (5+12+1+0+4+22+15+3+9) / 9 = 7.8888
MAD = | (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
MAD = (2.88 + 4.12 + 6.88 + 7.88 + 3.88 + 14.12 + 7.12 + 4.88 + 1.12) / 9.00
MAD = 5.8755 (More accurately = 5.876543209876543)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Kartikaybhutani大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.mad() to calculate Mean Absolute Deviation of a Series。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。