python中DataFrame常用的描述性统计分析方法详解

目录

• DataFrame常用描述性统计分析方法
• sum() 求和
• mean() 求平均值
• max() 最大值 & min() 最小值
• median() 中位数
• mode() 众数
• var() 方差
• std() 标准差
• quantile() 分位数

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))

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