pandas(六)基本统计分析

基本统计分析函数，适用于Series、DataFrame

方法	说明
方法	说明
.sum()	计算数据总和，默认0轴（纵轴）
.count()	非NaN值的数量，默认0轴（纵轴）
.mean() .median()	计算数据的算数平均值、算数中位数
.var() .std()	计算数据的方差、标准差
.min() .max()	计算数据的最大值、最小值

适用Series类型

方法	说明
.argmax() .argmin()	计算数据的最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引）
.idxmax() .idxmin()	计算数据的最大值、最小值所在位置的索引位置（自定义索引）

describe方法 包含上述所有方法，适用 Series、DataFrame

方法	说明
.describe()	针对0轴(各列进行统计汇总)

Series

df1 = pd.Series([9, 8, 7, 6], index=['a', 'b', 'c', 'd'])

a    9
b    8
c    7
d    6
dtype: int64

• Series的.describe()

  statis = df1.describe()
  

  print(statis )
  
  count    4.000000
  mean     7.500000
  std      1.290994
  min      6.000000
  25%      6.750000
  50%      7.500000
  75%      8.250000
  max      9.000000
  dtype: float64
  

• 查看type(df1.describe())

  print(type(statis))
  
  <class 'pandas.core.series.Series'>
  

• 获取总数 count、max

  print(statis['count'])
  

DataFrame

df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4, 5), index=['c', 'a', 'd', 'b'])

• DataFrame的.describe()

  statis = df.describe()
  
  

• 查看类别type(statis)

  print(type(statis))
  
  <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
  

• 获取行数据df.describe().loc['max']
  取出最大的一行

   statis = df.describe().loc['max']
  0    15.0
  1    16.0
  2    17.0
  3    18.0
  4    19.0
  Name: max, dtype: float64
  

• 获取某一列值.describe()[1] [ column ]

  statis = df.describe()[1]
  

  count     4.000000
  mean      9.500000
  std       6.454972
  min       2.000000
  25%       5.750000
  50%       9.500000
  75%      13.250000
  max      17.000000
  Name: 2, dtype: float64