Aprendimos a calcular la moda con mode() en Pandas y distinguir entre casos unimodales y multimodales.
Aprendimos a calcular la moda con mode() en Pandas y distinguir entre casos unimodales y multimodales.
Hola Estudiante, espero que estés bien
¡Qué bueno que estás aprendiendo sobre la moda en estadística! La moda es una medida de tendencia central que nos indica el valor que más se repite en un conjunto de datos. En Pandas, puedes calcularla fácilmente usando la función mode().
Por ejemplo, si tienes un DataFrame llamado df y quieres encontrar la moda de una columna específica, digamos 'notas', simplemente usarías df['notas'].mode(). Esto te devolverá el valor o valores que más se repiten en esa columna. Si el conjunto de datos es unimodal, obtendrás un único valor, pero si es multimodal, obtendrás varios valores.
Aquí tienes un ejemplo práctico para ilustrarlo:
import pandas as pd
# Creamos una serie de ejemplo
ejemplo = pd.Series([1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6, 7])
# Calculamos la moda
moda = ejemplo.mode()
print(moda)
En este caso, el resultado será 4, ya que es el número que más se repite en la serie. Sin embargo, si tuvieras una serie como [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5], la función mode() devolvería [2, 3], indicando que ambos valores son modas.
Espero que este ejemplo te ayude a entender mejor cómo calcular la moda y cómo identificar conjuntos de datos unimodales y multimodales. ¡Bons estudios!