更新時(shí)間:2022年11月02日15時(shí)11分 來源:傳智教育 瀏覽次數(shù):
Pandas為我們提供了非常多的描述性統(tǒng)計(jì)分析的指標(biāo)方法,比如總和、均值、最小值、最大值等。接下來,筆者來羅列一些常用的描述性統(tǒng)計(jì)方法,以及它們的具體說明。
1.sum:計(jì)算和
2.mean:計(jì)算平均值
3.median:獲取中位數(shù)
4.max、min:獲取最大值和最小值
5.idxmax、idxmin:獲取最大和最小索引值
6.count:計(jì)算非NaN值的個(gè)數(shù)
7.head:獲取前N個(gè)值
8.var:樣本值的方差
9.std:樣本值的標(biāo)準(zhǔn)差
10.skew:樣本值的偏度(三階矩)
11.kurt:樣本值的峰度(四階矩)
12.cumsum:樣本值的累計(jì)和。
13.cummin、cummax:樣本值的累積最小值和累積最大值。
14.cumpord:樣本值的累計(jì)積。
15.describe:對Series和DataFrame列計(jì)算匯總統(tǒng)計(jì)。
下面通過一些示例來演示上述部分方法的使用。例如,創(chuàng)建一個(gè)3行4列的DataFrame對象,它的列索引為“a、b、c、d”,具體代碼如下。
In [59]: df_obj = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4),
columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df_obj
Out[59]:
a b c d
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
然后,讓DataFrame對象依次調(diào)用sum()、max()和min()方法,分別執(zhí)行求和、求最大值和最小值的運(yùn)算,具體代碼如下。
In [60]: df_obj.sum() #計(jì)算每列的和
Out[60]:
a 12
b 15
c 18
d 21
dtype: int64
In [61]: df_obj.max() # 獲取每列的最大值
Out[61]:
a 8
b 9
c 10
d 11
dtype: int32
In [62]: df_obj.min(axis=1) # 沿著橫向軸,獲取每行的最小值
Out[62]:
0 0
1 4
2 8
dtype: int32
通過結(jié)果可以看出,DataFrame默認(rèn)優(yōu)先以縱向軸進(jìn)行計(jì)算,除非在調(diào)用這些統(tǒng)計(jì)方法時(shí),顯式地指明沿著橫向軸方向,即aixs=1,才會(huì)對每行的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。