Python Pandas数据统计与分析 常用方法

Pandas模块数据统计与分析常用方法

示例数据集说明

df.describe()

按各列返回基本统计量和分位数。

df.count()

计算非NA值的数量，axis=0 按列计算，axis=1 按行计算，默认axis=0。

?df.max()

计算最大值，axis=0 按列计算，axis=1 按行计算，默认axis=0。

df.min()

计算最小值，axis=0 按列计算，axis=1 按行计算，默认axis=0。

df.sum()

计算和，axis=0 按列计算，axis=1 按行计算，默认axis=0。

df.mean()

计算平均值，axis=0 按列计算，axis=1 按行计算，默认axis=0。

df.median()

计算中位数，axis=0 按列计算，axis=1 按行计算，默认axis=0。

df.var()

计算方差，axis=0 按列计算，axis=1 按行计算，默认axis=0。

df.std()

计算标准差，axis=0 按列计算，axis=1 按行计算，默认axis=0。

df.mad()

根据平均值计算平均绝对偏差，axis=0 按列计算，axis=1 按行计算，默认axis=0。

df.cumsum()

计算累计求和，axis=0 按列计算，axis=1 按行计算，默认axis=0。

df.cov()

计算协方差矩阵，axis=0 按列计算，axis=1 按行计算，默认axis=0。

df1.corrwith(df2)

计算相关系数

df1[‘col1’].groupby(df1[‘col2’])

列1 按照列2 分组，即列2为Key。

df.groupby(‘col1’)

DataFrame按照列1分组。

grouped.agg([‘fun1′,’fun2’])

根据多个函数聚合，表现成多列，函数名为列名。

grouped.agg({ ‘col1′:’fun1’ , ‘col2′:’fun2’ })

通过分组系列，还可以传递函数的列表或字典来进行聚合。对不同的列应用不同的函数的聚合，函数可以是多个。