Pandas描述性統計

有很多方法用來集體計算DataFrame的描述性統計信息和其他相關操作。 其中大多數是sum()mean()等聚合函數,但其中一些,如sumsum(),產生一個相同大小的對象。 一般來說,這些方法採用軸參數,就像ndarray.{sum,std,...},但軸可以通過名稱或整數來指定:

  • 數據幀(DataFrame) - 「index」(axis=0,默認),columns(axis=1)

下面創建一個數據幀(DataFrame),並使用此對象進行演示本章中所有操作。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df

執行上面示例代碼,得到以下結果 -

    Age  Name   Rating
0   25   Tom     4.23
1   26   James   3.24
2   25   Ricky   3.98
3   23   Vin     2.56
4   30   Steve   3.20
5   29   Minsu   4.60
6   23   Jack    3.80
7   34   Lee     3.78
8   40   David   2.98
9   30   Gasper  4.80
10  51   Betina  4.10
11  46   Andres  3.65

sum()方法

返回所請求軸的值的總和。 默認情況下,軸爲索引(axis=0)。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.sum()

執行上面示例代碼,得到以下結果 -

Age                                                    382
Name     TomJamesRickyVinSteveMinsuJackLeeDavidGasperBe...
Rating                                               44.92
dtype: object

每個單獨的列單獨添加(附加字符串)。

axis=1示例

此語法將給出如下所示的輸出,參考以下示例代碼 -

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.sum(1)

執行上面示例代碼,得到以下結果 -

0    29.23
1    29.24
2    28.98
3    25.56
4    33.20
5    33.60
6    26.80
7    37.78
8    42.98
9    34.80
10   55.10
11   49.65
dtype: float64

mean()示例
返回平均值,參考以下示例代碼 -

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.mean()

執行上面示例代碼,得到以下結果 -

Age       31.833333
Rating     3.743333
dtype: float64

std()示例

返回數字列的Bressel標準偏差。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.std()

執行上面示例代碼,得到以下結果 -

Age       9.232682
Rating    0.661628
dtype: float64

函數和說明

下面來了解Python Pandas中描述性統計信息的函數,下表列出了重要函數 -

編號

函數

描述

1

count()

非空觀測數量

2

sum()

所有值之和

3

mean()

所有值的平均值

4

median()

所有值的中位數

5

mode()

值的模值

6

std()

值的標準偏差

7

min()

所有值中的最小值

8

max()

所有值中的最大值

9

abs()

絕對值

10

prod()

數組元素的乘積

11

cumsum()

累計總和

12

cumprod()

累計乘積

注 - 由於DataFrame是異構數據結構。通用操作不適用於所有函數。

  • 類似於:sum()cumsum()函數能與數字和字符(或)字符串數據元素一起工作,不會產生任何錯誤。字符聚合從來都比較少被使用,雖然這些函數不會引發任何異常。
  • 由於這樣的操作無法執行,因此,當DataFrame包含字符或字符串數據時,像abs()cumprod()這樣的函數會拋出異常。

彙總數據

describe()函數是用來計算有關DataFrame列的統計信息的摘要。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.describe()

執行上面示例代碼,得到以下結果 -

               Age         Rating
count    12.000000      12.000000
mean     31.833333       3.743333
std       9.232682       0.661628
min      23.000000       2.560000
25%      25.000000       3.230000
50%      29.500000       3.790000
75%      35.500000       4.132500
max      51.000000       4.800000

該函數給出了平均值,標準差和IQR值。 而且,函數排除字符列,並給出關於數字列的摘要。 include是用於傳遞關於什麼列需要考慮用於總結的必要信息的參數。獲取值列表; 默認情況下是」數字值」。

  • object - 彙總字符串列
  • number - 彙總數字列
  • all - 將所有列彙總在一起(不應將其作爲列表值傳遞)

現在,在程序中使用以下語句並檢查輸出 -

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.describe(include=['object'])

執行上面示例代碼,得到以下結果 -

          Name
count       12
unique      12
top      Ricky
freq         1

現在,使用以下語句並查看輸出 -

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df. describe(include='all')

執行上面示例代碼,得到以下結果 -

          Age          Name       Rating
count   12.000000        12    12.000000
unique        NaN        12          NaN
top           NaN     Ricky          NaN
freq          NaN         1          NaN
mean    31.833333       NaN     3.743333
std      9.232682       NaN     0.661628
min     23.000000       NaN     2.560000
25%     25.000000       NaN     3.230000
50%     29.500000       NaN     3.790000
75%     35.500000       NaN     4.132500
max     51.000000       NaN     4.800000
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