Mean, Median, Mode in Python 🔢 | Statistics in Python with Practical Examples for Beginners

हेलो एवरीवन वेल्कम बैक टू अनदर वीडियो ऑफ द प्लेलिस्ट जिसमे हम बात करने वाले है कोर्ड इम्प्लीमेंटेशन के बारे में लास्ट वीडियो में हमने बात कर मेजर ऑफ़ सेंट्रल टेंडेंसी के बारे में की 3 मेजर्स होते है उनको कैसे प्रैक्टिकल सिनारियो में यूज किया जाता है। अब हम बात करेंगे कोर्ट इम्प्लीमेंटेशन की की कौन सी लाइब्रेरी का यूज करके स्टेटिस्टिक्स को इम्प्लीमेंट किया जाता है कौन कौन सी फंक्शन है जिनको आपको यूज करना चाहिए अगर आपको मीन मीडियन मोड जैसी चीजे कैल्कुलेट करनी है सुनने में सिम्पल लगता है बट आपको ये चीज पता होनी चाहिए क्योंकि हर 1 प्रोजेक्ट में आपको ये जरूर कैलकुलेट करना होता है तो चलिए स्क्रीन के ऊपर चलते हैं को समझते है तो जब हम बात करते है कोर्ट की तो मान लो जैसे हमने लास्ट क्लास में एचआर से सैलरी एनालिसिस की बात करे तो वही एग्जाम लेते है तो सबसे पहले लाइब्रेरी जो आपको चाहिए वो है नपा लाइबरेरी न्यूमेरिकल कॉम्पिटिशन से रिलेटेड सारे के सारे फंक्शन्स होते तो न्यूमेरिकल कॉम्पिटिशन करना है मैप से रिलेटेड चीजे करनी है गो टू दूसरी लाइबरेरी जो हमें डेटा के लिए करनी होती है ताकि हम डेटा फ्रेम्स क्रिएट कर सके वो होता है पांडा इम्पोर्ट पांडा पी उसके बाद सैलरी करके 1 लिस्ट बना लीजिये इस के अन्दर आपको वो सारे के सारे वैल्यू को डालना ट्वेंटी फाइव उ ट्वेंटी थाउजेंड ट्वेंटी सिक्स इसके बाद जो भी आपके पास वैल्यू है वो सारी की सारी वैल्यू का डाटा है वो सारा डाटा आपको इसमें डाल देना है तो लाख ट्वेंटी से ट्वेंटी नाइन ने थर्टी टू थाउजन्ड तो ये हमारे कुछ टेन एम्प्लॉय का डेटा होगा थ्री सि नाइन वन उसके बाद जब हमें मीन कैलकुलेट करना है तो मीन ऑफ़ सैलरी कैलकुलेट हो रहा है तो मीन ऑफ़ सैलरी के लिए आप यूज़ करेंगे नपा लाइबरी एन पी मीन आपको डायरेक्टली यूज करना है एन पी मीन के बाद आप यहाँ मेंशन करेंगे सैलरी जो हमारी लिस्ट है इसके बाद आप प्रिंट कर लेंगे मीन सैलरी कम मीन ऑफ़ सैलरी उसके बाद आप इसको रन करके आप देखेंगे। अब आप देखेंगे की हमारा वन प्वाइंट सेवन वन प्वाइंट फाइव लक्स जो हमारा डाटा है वो 1 आउट लाया है जिसकी वजह से हमारा डाटा जो है मीन जो है डिस्क हो रहा है तो डिस्टॉर्ट हो गया है तो हम क्या करेंगे एच आर को मीडियम को भी देखना चाहिए मतलब कि जब एचआर एनालिसिस कर रहा है तो मीडियन वैल्यू को भी ध्यान में रखना चाहिए सिर्फ में से इनसाइट नहीं के करनी चाहिए इसीलिए आपको सारे मेजर्स के बारे में पता होना जरूरी है। अब जो सेकेंड एग्जांपल हमने लिया था वो हाउस प्राइज का लिया था मान लो आपको मीडियन कैलकुलेट करना है तो हाउस प्राइसेस का डेटा हम एक्वायर ब्रैकेट में स्टोर कर लेते हैं तो लेट से मैंने आपको बताया था थर्टी लैक्स उसके बाद थर्टी फाइव लैक्स उसके बाद फॉर्टी लैक्स दैन वी हैव फिफ्टी लैक्स सी आर सी उसके बाद हमें क्या करना है मीडियन कैलकुलेट करना, मीडियन कैल्कुलेट कैसे करेंगे, मीडियन कैलकुलेट करना है प्राइस का तो जब भी आप वेरिएबल्स क्रिएट करते है में की वो सारे वैरिएबल जो है मीनिंग फुर वैरिएबल से। अब जैसे मुझे एन पी मीडियन यूज करना है तो मैं मीडियन का फंक्शन लगाउंगी मीडियन। अब इसमें हमें कोई भी कैलकुलेशन या कोई भी फंक्शन खुद से लिखने की जरुरत ही है। लाइब्रेरीज में आलरेडी होते हैं तो हमने सिम्पल ही उसको यूज किया। उसके बाद हम लिखते हैं मीडियन हाउस प्राइसेज, उसके बाद कोमा, उसके बाद मीडियन प्राइस। अब हमारे पास क्या है वैल्यू हमारे पास वैल्यू है। यह मीडियन की थी फाइव लैक्स, मतलब थर्टी फाइब लक्स 1 रियल मार्केट वैल्यू है रियल मार्केट वैल्यू के अकॉर्डिंग हम देख सकते हैं करेक्ट इसमें हम फोर्टी लैक्स तक की। वैल्यू भी अगर आपके पास आती है तो दैट इज आलसो गुड बट अगर हम यहीं पर मीन कैलकुलेट करते तो क्या होता। अगर हमने मीन कैलकुलेट किया, मीन प्राइस कैलकुलेट कर रा होता तो एन पी मीन का फंक्शन लगते है और उसके बाद हम पास करते हैं अपना डेटा जो हमारा हाउस प्राइसेस में राइट। उसके बाद अगर हम इसको प्रिंट करते हैं तो सिम्पली में मेन प्राइज भी प्रिंट करके दिखाती हूँ सो ये हमारे पास क्या आया है। ट्वेंटी टू सी आर समथिंग हमारा जो है वैल्यू, तो जो ये मीन वैल्यू है यह हर जगह वर्क नही करती है। मीन वैल्यू को भी सर्टेन प्लेसिस पर ही यूज करना होता है। जब आपके पास कोई आउटलायर न हो डेटा में तो तो आप मीन वर्क करेंगे और मीन आपको अच्छी इनसाइड दे सकता है। बट अगर आपके पास डेटा में आउटलायर हैं तो मीन आपकी कभी मदद नहीं कर सकता। उस केस में आपकी मदद करता है। मीडियम जब भी आपको लगता है आपका डेटा स्क्यूड है। स्क्यूड का मतलब ये होता है कि डेटा 1 तरफ इन्क्लाइंड है या तो आपके पास लोअर वैल्यू बहुत ज्यादा आउट ऑफ रेंज है या तो पर वैल्यू आउट ऑफ रेंज है। तो वो स्क्यूड हो गया 1 तरीके से। ये बहुत सिम्पल एग्जांपल है स्क्यूड की 1 प्रॉपर ग्राफ वगैरह से समझेंगे बट अभी के लिए आप ये जानो स्क्यूड मतलब कि आउट ऑफ रेंज वैल्यूज हैं। अगर आपके पास लगता है कि आप 1 साइड राइड स्क्यूड है या लेफ्ट स्क्यूड है, रेंज से लेफ्ट स्क्यूड है या फिर राइट स्कूल है उस अकॉर्डिंग अगर आप देखेंगे तो आप इसको यूज कर सकते हैं। मीडियन को मीडियन तभी यूज होता जब स्क्यूड डेटा हो तो मीडियन आपको अच्छी इनसाइड देगा वैलयएबलइनसाइडस देगा। अब बात करते हैं मोड की। मोड के लिए आप 1 अलग लाइब्रेरी का भी यूज कर सकते हैं। जैसे मान लो, मैंने यूज किया स्कायपाईलाइबरेरी। तो स्काइप लाइब्रेरी के पास 1 बेसिकली विल्टन लाइब्रेरी होती है। स्काईपाकमलाइबरेरी लाइब्रेरी के अंदर 1 मॉड्यूल होता है स्टार्ट नाम का जो आपकी हेल्प कर सकता है। फॉर प्रॉपर स्टार्ट्स एनालिसिस। तो जैसा मैंने लिखा है। शू साइज। अब मैं शू साइज को स्टोर कर रहूं। शू साइज का डेटा है कि हमारा आज पूरे दिन में कितने शो साइज कौन कौन से शू साइज सेल हुए है तो वो हम यहाँ पर डाल देते हैं लेट सी सेवन टेन 8 अब यहाँ पर हमें इक्वल टू लगाना है। अब इसके बाद हमें मोड साइज निकालना है तो मोड साइज कैसे निकालेंगे मोड साइज के लिए आप सिम्पली मोड अंडरस्कोर साइज इज इक्वल टू स्टैट्स लाइब्रेरी को यूज करेंगे स्टैटस मॉड्यूल का यूज करेंगे उसके बाद अप्लाई करेंगे मोड का फंक्शन मोड का फंक्शन अप्लाई करने के बाद आप पास करेंगे शो अंडरस्कोर साइज। अब शू साइज के बाद आपको क्या करना है कीप डेम्स थ्रू। अब कीप डिम्स ट्रू के बारे में बात करेंगे कि क्या है ये कीप डेम्स ट्रू उसके बाद हम इसको पहले प्रिंट करा लेते हैं एंटर कर के प्रिंट मोड साइज कॉमा ये हमारे पास मोड साइज का डेटा जो है हमारे पास मोड मोड हमारे पास मोड साइज क्या गया एट आ गया। अब हमने इस में अप्लाई किया था की 10 इट मींस डाइमेंशन को आपको रखना है जो भी उनको आपको रखना है आपको कुछ भी इग्नोर नहीं करना है। इसी जगह देती हूँ सिम्पली प्रिंट स्टेटमेंट में प्रिंट एन पी डॉट मोड क्या हमारे पास मोड का फंक्शन है नहीं डायरेक्टली अगर आप यूज करना चाहेंगे तो वो नहीं मिलेगा पर अगर आपको मोड ऐसे मिल रहा है स्टार्ट वाले ऐसे आप इन्वेंट्री प्लानिंग के लिए मोड काफी इम्पॉरटेंटपैरामीटर होता है मोड को आपको पता होना चाहिए मोस्ट फ्रीक्वेंट के साथ साथ आपको यह पता होना चाहिए कि कोर्ड की इम्प्लीमेंटेशन कैसे होगी तो अलग अलग यूज केसेज में अलग अलग तरीके से आपको यूज करना चाहिए। अगर आपके पास हाइट का डेटा है जो बैलेंस डेटा है आपको लगता है कि कोई वैल्यू आउट ऑफ रेंज नहीं है तो आप मीन यूज कर लेना। अगर आपके पास स्क्यूड डेटा है स्क्यूड डेटा, मतलब जैसे सैलरी का डेटा है कोई जरूरी नहीं है कि सैलरी विदिन रेंज होगी तो जब भी विदिन रेंज कोई चीज नहीं है आपको लगता है कि सिनारियो में वैल्यू विदिन रेंज नहीं हो सकती है तो मीडियम का इनसाइट आपका काफी हेल्पफुल रहेगा। अगर हम बात करें कुछ कैटेगॉरिकल डेटा जैसे कलर्स हो गए, रीजन्स हो गए एशियन वगैरह जैसे स्किनटोन वगैरह होगा इनसे रिलेटेड डेटा हो गया तो इसमें क्या होता है। इन केसेज में कैटेगॉरिकल डेटा की बात हो रही है मतलब वर्ल्ड्स की बात हो री है इसमें हम नंबर्स की बात बात भी करते हैं। पहले हम वर्ल्ड्स की बात कर लेते हैं तो जब हमें ऐसे कैटेगॉरिकल डेटा को डील करना होता है तो हम मोड यूज करते हैं इसका बेस्ट एग्जाम्पल कलर हो सकता है। तो मेन, मीडियन, मोड तीनों ही आप कैलकुलेट कर सकते हो। अगर आपने डेटा फ्रेम पे अप्लाई कराए तो आप पांडाज लाइब्रेरी का यूज करके भी कैलकुलेट कर सकते हो। सो आई होप दिस वीडियो वॉज हेल्पफुल फॉर यू मिलते हैं नेक्ट वीडियो में जिसमे हम बात करेंगे मेजर ऑफ डिस पर्सन के बारे में तब तक के लिए डू लेट मी नो इन द कॉमेंट्स की आप लोग इन सारी चीजों को फॉलो कर रहे हैं या नहीं, कर रहे हैं। डू यू, वांट, एन, क्विज, बेस्ड, ऑन दिस और ऐसा प्रैक्टिकल प्रोजेक्ट, जिसमें हम इन सारी चीजों को इम्प्लीमेंट कर सके।