পরিসংখ্যান ল্যাব-১ঃ বেসিক পরিসংখ্যান

“He who conquers himself is the mightiest warrior.”― Confucius

১। ডেটাসেট রিড করা ( ১০ জন শিক্ষার্থীর নাম,স্টডি টাইম, গেমিং আওয়ার এবং জিপিএ'র ডেটাসেট)

import numpy as np
import pandas as pd
url='https://raw.githubusercontent.com/FazlyRabbiBD/StatisticsBasic/master/GPA.csv'
df = pd.read_csv(url)
df

২। কাউন্ট ফাংশনের ব্যাবহার

df.count()

৩। কোন ভযারিয়্যাবলের সকল ভ্যালুর যোগ করা

df.GamingHour.sum()

৪। কিউমিলেটিভ সামের ব্যাবহার

df.GamingHour.cumsum()

৫। মিন ফাংশনের ব্যাবহার

df.mean()

৬। মিডিয়ান নির্ণয়

df.median()

৭। কোন ভ্যারিয়েবলের মোড নির্ণয়

df.StudyTime.mode()

৮। ম্যাক্সিমাম ও মিনিমাম নির্ণয়

df.min()

df.max()

৯। রেঞ্জ নির্ণয়

range=df[['StudyTime','GamingHour','GPA']].max()-df[['StudyTime','GamingHour','GPA']].min()
range

১০। ভ্যারিয়্যান্স নির্ণয়

df.var()

১১। স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন নির্ণয়

df.std()

১২। কোভ্যারিয়্যান্স ম্যাট্রিক্স

df.cov()

১৩। কোরিলেশন ম্যাট্রিক্স

df.corr()

১৪। স্কিউনেস এবং কার্টোসিস নির্ণয়

df.skew()

df.kurtosis()

১৫। কোয়ান্টাইলস এবং ইন্টার কোয়ান্টাইল রেঞ্জ নির্ণয়

df.quantile(.25)

iqr=df.quantile(.75)-df.quantile(.25)
iqr

১৬। ডেস্ক্রাইব ফাংশনের ব্যাবহার

df.describe()

df.describe(include='all')