Q_01_16.기술통계량 관련 함수 - min, max, sum, len 등

파이썬의 built-in 모듈만을 사용해 기술통계량을 구하는 방법은 없습니다. 파이썬의 기본 내장 함수들(builtin)로는 기본적인 수학적 연산을 수행할 수 있을 뿐, 직접적인 통계량을 구하는 함수는 제공되지 않습니다. 즉, 내장 함수로는 간단한 합계, 최대값, 최소값 등의 계산만 가능하며, 평균이나 표준편차 같은 통계량은 추가적인 계산이 필요합니다.
그러나 built-in 함수만을 사용해 기술통계량을 구하고 싶다면, 다음과 같은 방법으로 수동으로 계산할 수 있습니다.

1. 기술통계량을 built-in 함수로 직접 구현하기

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 개수
count = len(data)
# 합계
total = sum(data)
# 평균
mean = total / count
# 중앙값
sorted_data = sorted(data)
mid = count // 2
if count % 2 == 0:
    median = (sorted_data[mid - 1] + sorted_data[mid]) / 2
else:
    median = sorted_data[mid]
# 분산
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in data) / (count - 1)
# 표준편차
stdev = variance ** 0.5
# 최댓값
max_value = max(data)
# 최솟값
min_value = min(data)

print(f"Count: {count}")
print(f"Total: {total}")
print(f"Mean: {mean}")
print(f"Median: {median}")
print(f"Variance: {variance}")
print(f"Standard Deviation: {stdev}")
print(f"Max: {max_value}")
print(f"Min: {min_value}")

2. 설명

 

위 코드에서는 파이썬 내장 함수들인 len(), sum(), sorted(), max(), min() 등을 사용해 기본적인 통계량을 직접 구현했습니다.

평균 (Mean): sum(data) / len(data)
중앙값 (Median): 데이터를 정렬한 후 중앙값을 직접 계산
분산 (Variance): 각 값에서 평균을 뺀 제곱의 합을 구하고, 이를 데이터 개수로 나눔
표준편차 (Standard Deviation): 분산의 제곱근
최댓값 (Max) / 최솟값 (Min): max()와 min() 함수 사용

파이썬 내장 함수만으로도 이러한 방식으로 통계량을 구할 수는 있지만, 더 복잡한 통계 분석이 필요하다면 statistics, numpy, pandas 등의 라이브러리를 사용하는 것이 훨씬 효율적입니다.