python中DataFrame常用的描述性统计分析方法详解
作者：侯小啾
这篇文章主要介绍了python中DataFrame常用的描述性统计分析方法详解,描述性统计分析是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法,需要的朋友可以参考下
DataFrame常用描述性统计分析方法
sum() 求和
使用sum()方法对DataFrame对象求和。
其中**set_option(‘display.unicode.east_asian_width’, True)**可以使显示的DataFrame值与列名对齐。
sum有axis参数，默认为0，表示对列求和
- 设置为1表示对行求和。
- 也可以设置 skipna参数，改参数默认为True，表示不考虑缺失值，如果是False则表示考虑缺失值，当存在缺失值时，则对应的结果表示为Nan。
- （布尔类型的参数值，当传入为其它类型的值时，也解读为该值的布尔值）
这里对示例数据的行求和，然后生成一个新的列添加在数据中。
import pandas as pd
data = [[110, 105, 99], [105, 88, 115], [109, 120, 130]]
index = [1, 2, 3]
columns = ['语文', '数学', '英语']
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print("================================")
# 增加一列
df['总成绩'] = df.sum(axis=1, skipna=1)
print(df)程序运行结果如下：
mean() 求平均值
这里对生成数据的每一列求平均值，然后作为一个新的行增加给原数据。
通过示例可以看到，当原数据中存在空值时，计算均值时分子和分母都不计入该数据。即mean()求的是非空数据的平均值。
import pandas as pd
data = [[110, 105, 99], [105, 88, 115], [109, 120, 130], [112, 115]]
index = [1, 2, 3, 4]
columns = ['语文', '数学', '英语']
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print("================================")
new = df.mean()
# 增加一行数据（语文、数学和英语的平均值,忽略索引）
df = df.append(new, ignore_index=True)
print(df)
关于DataFrame的append()方法
DataFrame增添一行可以使用append()方法。设置参数，ignore_index=True可以忽略掉索引。
当在DataFrame后边追加的对象为Series时，必须把ignore_index设为True，或者除非Serise有name属性。 当追加多列时，设置ignore_index为True可以避免出现索引值重复的异常事件。 此外DataFrame的append()方法在未来的版本即将被取消。将由concat替代。
max() 最大值 & min() 最小值
import pandas as pd
data = [[110, 105, 99], [105, 88, 115], [109, 120, 130]]
index = [1, 2, 3]
columns = ['语文', '数学', '英语']
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print("================================")
df_max = df.max()
print(df_max)
print("================================")
df_min = df.min()
print(df_min)
median() 中位数
import pandas as pd
data = [[110, 120, 110], [130, 130, 131], [115, 120, 130]]
columns = ['语文', '数学', '英语']
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
print(df)
print("================================")
print(df.median())
mode() 众数
import pandas as pd data = [[110, 120, 110], [130, 130, 130], [130, 120, 130]] columns = ['语文', '数学', '英语'] df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns) print(df) # 三科成绩的众数 print(df.mode()) # 每一行的众数 print(df.mode(axis=1)) # “数学”的众数 print(df['数学'].mode())
var() 方差
import pandas as pd
data = [[110, 113, 102, 105, 108], [118, 98, 119, 85, 118]]
index = ['小黑', '小白']
columns = ['物理1', '物理2', '物理3', '物理4', '物理5']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print("========================================")
print(df.var(axis=1))
std() 标准差
import pandas as pd
data = [[110, 120, 110], [130, 130, 130], [130, 120, 130]]
columns = ['语文', '数学', '英语']
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
print(df)
print("=============================")
print(df.std())
quantile() 分位数
以35%分位数为例
import pandas as pd
# 创建DataFrame数据（数学成绩）
data = [120, 89, 98, 78, 65, 102, 112, 56, 79, 45]
columns = ['数学']
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
print(df)
print("============================")
# 计算35%的分位数
x = df['数学'].quantile(0.35)
# 输出淘汰学生
print(df[df['数学'] <= x])
关于其他数据类型，如Timestamp，也可以使用分位数quantile()方法。
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2],
'B': [pd.Timestamp('2019'),
pd.Timestamp('2020')],
'C': [pd.Timedelta('1 days'),
pd.Timedelta('2 days')]})
print(df)
print("==============================")
print(df.quantile(0.5, numeric_only=False))
到此这篇关于python中DataFrame常用的描述性统计分析方法详解的文章就介绍到这了,更多相关python的DataFrame常用方法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！