Datos. Estadística

Medidas de tendencia central en Python

Existe una biblioteca Python integrada en el lenguaje por defecto que nos permite calcular los estadísticos vistos ya en OOo Basic en una entrada anterior. No es la única biblioteca que veremos, pero sí la primera, por su simplicidad y por no exigir procesos de instalación previa. Me refiero a stadistics.

De esta biblioteca [ya hablamos] en otro lugar y momento en términos muy generales. Corresponde aquí y ahora concretar su uso para el cálculo de los estadísticos de tendencia central: moda, mediana y promedio. Se trata de una breve presentación de sus funciones, a fin de ampliar la información aportada sobre la misma temática en OOo Basic. De ahí la brevedad y simplicidad de esta entrada.

import statistics as st

datos = (1,1,3,4,4,4,5,5,6,7,7,9)

moda = st.mode(datos)

mediana = st.median(datos)

promedio = st.mean(datos)

print("Colección de datos")

print (datos)

print("Medidas de tendencia central de los datos precedentes")

print("Moda " + str(moda))

print("Mediana " + str(mediana))

print("Promedio " + str(promedio))

En este sencillo script recojo las funciones Python pertenecientes a stadistics que nos sirven para calcular los estadísticos moda, mediana y promedio.

• En primer lugar cargamos en memoria la biblioteca (import statistics as st), paso necesario para poder usar sus funciones.
• Seguidamente creamos el conjunto de datos numéricos sobre los que trabajar. En este caso se trata de una tupla (datos = (1,1,3,4,4,4,5,5,6,7,7,9)
• A partir de este momento, siguiendo la sintaxis correspondiente, vamos aplicando las funciones de cálculo de la moda (st.mode(datos)), de la mediana (st.median(datos)) y de la media aritmética o promedio (st.mean(datos)). 
• Las asociamos a variables para facilitar su visualización posterior mediante la función print(), cosa que hacemos para finalizar el script (vg. print("Moda " + str(moda))

Documento. Si te parece útil, puedes descargar el script visto en la entrada desde este enlace.