Pandas | 06 描述性统计

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Pandas | 06 描述性统计相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作。 其中大多数是sum()，mean()等聚合函数。 一般来说，这些方法采用轴参数，就像ndarray.{sum，std，...}，但轴可以通过名称或整数来指定：

  • 数据帧(DataFrame) - “index”(axis=0，默认)，columns(axis=1)

 

下面创建一个数据帧(DataFrame)，并使用此对象进行演示本章中所有操作。

import pandas as pd


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])}


df = pd.DataFrame(d)
print(df)

输出结果：

    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()

返回所请求轴的值的总和。 默认情况下，轴为列名(axis=0)。

import pandas as pd


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])}


df = pd.DataFrame(d)
print(df.sum())

输出结果：

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

示例axis=1

import pandas as pd


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])}



df = pd.DataFrame(d)
print(df.sum(1))

输出结果：

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()
　　返回平均值

import pandas as pd


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])}


df = pd.DataFrame(d)
print(df.mean())

输出结果：

Age       31.833333
Rating     3.743333
dtype: float64
 

std()

　　返回标准差。

import pandas as pd


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])}


df = pd.DataFrame(d)
print(df.std())

输出结果：

Age       9.232682
Rating    0.661628
dtype: float64
 

函数和说明

下面来了解Python Pandas中描述性统计信息的函数，下表列出了重要函数

编号函数描述
1 count() 非空观测数量
2 sum() 所有值之和
3 mean() 所有值的平均值
4 median() 所有值的中位数
5 mode() 值的模值
6 std() 值的标准偏差
7 min() 所有值中的最小值
8 max() 所有值中的最大值
9 abs() 绝对值
10 prod() 数组元素的乘积
11 cumsum() 累计总和
12 cumprod() 累计乘积

注 - 由于DataFrame是异构数据结构。通用操作不适用于所有函数。

 

  • 类似于：sum()，cumsum()函数能与数字和字符(或)字符串数据元素一起工作，不会产生任何错误。字符聚合从来都比较少被使用，虽然这些函数不会引发任何异常。
  • 由于这样的操作无法执行，因此，当DataFrame包含字符或字符串数据时，像abs()，cumprod()这样的函数会抛出异常。

汇总数据

describe()函数是用来计算有关DataFrame列的统计信息的摘要。

1. 描述数字系列

import pandas as pd


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])}


df = pd.DataFrame(d)
print(df.describe())

输出结果：

               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
  
其结果将包括count，mean，std，min，max以及百分位数。默认情况下，百分位数分三档：25%，50%，75%，其中第50百分位数就是中位数。

count：计数，这一组数据中包含数据的个数
mean：平均值，这一组数据的平均值
std：标准差，这一组数据的标准差
min：最小值
max：最大值
百分位数：第p百分位数是这样一个值，它使得至少有p%的数据项小于或等于这个值，且至少有(100-p)%的数据项大于或等于这个值。以身高为例，身高分布的第五百分位表示有5%的人的身高小于此测量值，95%的身高大于此测量值。

 

2. 描述一个分类系列

import pandas as pd

s = pd.Series([‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘])
print(s.describe())

输出结果：

count 　　   4
unique 　　 3
top 　　　　a
freq 　　 　 2
dtype: object

其结果包括count，unique，top，和freq。时间数据还包括first和last项目。

count：同上
unique：表示有多少种不同的值
top：数据中出现次数最高的值
freq：出现次数最高的那个值（top）的出现频率

 

3. 描述时间戳系列

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series([np.datetime64("2000-01-01"),
               np.datetime64("2010-01-01"),
               np.datetime64("2010-01-01")
               ])

print(s.describe())

输出结果：

count 　　　　　  3
unique 　　　　　2
top 　　 2010-01-01 00:00:00
freq 　　　　　　 2
first 　　 2000-01-01 00:00:00
last 　　 2010-01-01 00:00:00
dtype: object

 

使用include和exclude参数来限制DataFrame中哪些列被分析输出

  • object - 汇总字符串列
  • number - 汇总数字列
  • all - 将所有列汇总在一起(不应将其作为列表值传递)

 （1）如果include =‘all‘作为选项提供，所有列，而不管数据类型如何。

import pandas as pd

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])}
df = pd.DataFrame(d)
print(df.describe(include=‘all‘))

输出结果：

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


（2）在DataFrame描述中只包含字符串列
import pandas as pd
import numpy as np

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])}
df = pd.DataFrame(d)
print(df.describe(include=[np.object]))

 （3）在DataFrame描述中仅包含数字列

import pandas as pd
import numpy as np

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])}
df = pd.DataFrame(d)
print(df.describe(include=[np.number]))

输出结果：

             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

从DataFrame描述中排除对象列。
import pandas as pd
import numpy as np

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])}
df = pd.DataFrame(d)
print(df.describe(exclude=[np.object]))

输出结果：

             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
import pandas as pd


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])}


df = pd.DataFrame(d)
print(df.describe(include=[‘object‘]))

输出结果：

          Name
count       12
unique      12
top      Ricky
freq         1
 
 以下3种书写方式均可
df.describe(include=[‘object‘])
df.describe(include=‘object‘)
df.describe(include=np.object)

 

 

以上是关于Pandas | 06 描述性统计的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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