Resumindo dados

Introdução ao NumPy

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

Métodos de agregação

.sum()
.min()
.max()
.mean()
.cumsum()

Nossos dados

security_breaches

array([[0, 5, 1],
       [0, 2, 0],
       [1, 1, 2],
       [2, 2, 1],
       [0, 0, 0]])

Um gráfico do array security_breaches, com linhas como anos e colunas como clientes

Somando dados

Um gráfico do array security_breaches, com linhas como anos e colunas como clientes

security_breaches.sum()

Agregando linhas

um gráfico com cada coluna destacada e símbolos de soma na parte de baixo indicando soma por coluna

security_breaches.sum(axis=0)

array([ 3, 10,  4])

Agregando colunas

um gráfico com cada linha destacada e símbolos de soma à direita de cada linha indicando soma por linha

security_breaches.sum(axis=1)

array([6, 2, 4, 5, 0])

Entendendo o argumento axis

Um gráfico mostrando um array e como ele fica ao ser reduzido a uma única coluna com a soma dos elementos de cada linha

Valores mínimo e máximo

Um gráfico do array security_breaches, com linhas como anos e colunas como clientes

security_breaches.min()

security_breaches.max()

security_breaches.min(axis=1)

array([0, 0, 1, 1, 0])

Calculando a média

Um gráfico do array security_breaches, com linhas como anos e colunas como clientes

security_breaches.mean()

1.1333333333333333

security_breaches.mean(axis=1)

array([2., 0.6667, 1.3333, 1.6667, 0.])

O argumento keepdims

security_breaches.sum(axis=1)

array([6, 2, 4, 5, 0])

security_breaches.sum(axis=1, keepdims=True)

array([[6],
       [2],
       [4],
       [5],
       [0]])

Somas cumulativas

Um gráfico do array security_breaches, com linhas como anos e colunas como clientes

security_breaches.cumsum(axis=0)

array([[ 0,  5,  1],
       [ 0,  7,  1],
       [ 1,  8,  3],
       [ 3, 10,  4],
       [ 3, 10,  4]])

Gráficos de valores resumidos

cum_sums_by_client = security_breaches.cumsum(axis=0)
plt.plot(np.arange(1, 6), cum_sums_by_client[:, 0], label="Client 1")
plt.plot(np.arange(1, 6), cum_sums_by_client.mean(axis=1), label="Average")
plt.legend()
plt.show()

Vamos praticar!

Introdução ao NumPy