Jika series berupa numeric data type, seperti int atau float, kita dapat melakukan proses perhitungan dengan mudah.
Pertama kita buat series dummy berisi nilai integer untuk keperluan tutorial.
my_int = [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21] s_int = pd.Series(my_int) s_int
0 1
1 1
2 2
3 3
4 5
5 8
6 13
7 21
dtype: int64
count, untuk menghitung panjang series.
s_int.count() #return 8
Pandas series juga compatible dengan fungsi builtin dari Python. Anda akan mendapatkan nilai yang sama dengan code berikut.
Perbedaannya, method count hanya akan menghitung valid data. Nilai null tidak akan dihitung, sementara fungsi len tidak memperhatikan non valid data.
len(s_int) #return 8
sum, untuk menghitung jumlah total.
s_int.sum() #retun 54
mean, untuk menghitung nila rata-rata
s_int.mean() #retun 6.75
std, untuk menghitung simpangan baku.
s_int.std() #retun 7.066015244009273
min, untuk menghitung nilai terendah.
s_int.min() #retun 1
max, untuk menghitung nilai tertinggi.
s_int.max() #retun 21
mode, untuk menghitung nilai yang paling sering muncul.
s_int.mode() #retun 1
median, untuk menghitung nilai tengah.
s_int.median() #retun 4
describe, akan mengembalikan berupa tabel, informasi statistik dari semua perhitungan diatas.
s_int.describe()
count 8.000000
mean 6.750000
std 7.066015
min 1.000000
25% 1.750000
50% 4.000000
75% 9.250000
max 21.000000
dtype: float64