「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強

こちらのサイトを利用してPython (Anaconda) でデータ解析の勉強をさせてもらおうと思います。
ハンバーガー統計学にようこそ！

１章

今日は１章の途中まで。
とりあえず分散と標準偏差は少し理解できたような気がします。

import pandas as pd
url = 'http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/chap1/sec5.html'
# HTMLからデータを読み込み、tableをDataFrameにしてくれる。
dframe_list = pd.io.html.read_html(url, encoding="sjis")

from pandas import DataFrame
chikin = dframe_list[0]

del chikin[0] # １行目削除
fchikin = chikin.drop([0]) # １列目削除してコピー
fchikin.columns=['ワクワク','モグモグ'] # indexの変更
fchikin

# as_matrix / array型に変換
# Python3からはmapオブジェクトが帰ってくる
a = map(int, fchikin['モグモグ'].as_matrix())
a
# ここでは別案を考える

<map at 0x1046cce10>

from scipy.stats import randint
import numpy as np

# 配列の中の文字列を数値に変換する方法
mogu_list = [ int(i) for i in fchikin['モグモグ'] ]
mogu_low = min(mogu_list)
mogu_high = max(mogu_list)

mogu_mean, mogu_var = randint.stats(mogu_low, mogu_high)

mogu_std = np.std(mogu_list)
mogu__var = np.var(mogu_list)


print('平均= {} 分散={}'.format(mogu_mean, mogu_var))
print('標準偏差= {}'.format(mogu_std))
print('分散= {}'.format(mogu__var))

平均= 149.0 分散=252.0
標準偏差= 16.14376330816331
分散= 260.62109375

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