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  Pandas - 描述性统计

  • 简述

    大量方法共同计算 DataFrame 上的描述性统计和其他相关操作。其中大部分是聚合，如sum(), mean(),但其中一些，比如sumsum()，产生一个相同大小的对象。一般来说，这些方法需要一个axis参数，就像ndarray.{sum, std, ...}，但轴可以通过名称或整数指定
    • DataFrame- “index” (axis=0, default), “columns” (axis=1)
    让我们创建一个 DataFrame 并在本章中使用该对象进行所有操作。

    例子

    
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','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
    它的输出如下 - 
    
    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   Smith   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()

    返回请求轴的值的总和。默认情况下，轴是索引（轴=0）。 
    
import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','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()
    它的输出如下 - 
    
Age                                                    382
Name     TomJamesRickyVinSteveSmithJackLeeDavidGasperBe...
Rating                                               44.92
dtype: object
    每个单独的列都是单独添加的（附加字符串）。

    axis=1

    此语法将给出如下所示的输出。 
    
import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','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)
    它的输出如下 - 
    
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()

    返回平均值 
    
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','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()
    它的输出如下 - 
    
Age       31.833333
Rating     3.743333
dtype: float64

    std()

    返回数值列的 Bressel 标准差。 
    
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','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()
    它的输出如下 - 
    
Age       9.232682
Rating    0.661628
dtype: float64

  • 函数与说明

    现在让我们了解 Python Pandas 中描述性统计下的函数。下表列出了重要函数 -
    序号 函数 描述
    1 count() 非空观测数
    2 sum() 值的总和
    3 mean() 平均值
    4 median() 值的中位数
    5 mode() 价值观模式
    6 std() 值的标准差
    7 min() 最小值
    8 max() 最大值
    9 abs() 绝对值
    10 prod() 价值观的产物
    11 累积（） 累计金额
    12 cumsum() 累计产品
    注意− 由于 DataFrame 是异构数据结构。通用操作不适用于所有函数。
    • 像这样的函数sum(), cumsum()使用数字和字符（或）字符串数据元素而不会出现任何错误。尽管n实践中，一般从不使用字符聚合，这些函数不会抛出任何异常。
    • 像这样的函数abs(), cumprod()当 DataFrame 包含字符或字符串数​​据时抛出异常，因为无法执行此类操作。

  • 汇总数据

    这describe()函数计算与 DataFrame 列有关的统计信息摘要。 
    
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','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()
    它的输出如下 - 
    
               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
    这个函数给出了mean, std和IQR价值观。并且，函数排除了字符列并给出了关于数字列的摘要。'include'是用于传递关于需要考虑哪些列进行汇总的必要信息的参数。获取值列表；默认情况下，“数字”。
    • object− 汇总字符串列
    • number− 总结数值列
    • all- 将所有列汇总在一起（不应将其作为列表值传递）
    现在，在程序中使用以下语句并检查输出 - 
    
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','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'])
    它的输出如下 - 
    
          Name
count       12
unique      12
top      Ricky
freq         1
    现在，使用以下语句并检查输出 - 
    
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','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')
    它的输出如下 - 
    
          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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