Atributos básicos y métodos estadísticos de Pandas

La estructura de datos se introdujo en el artículo anterior, de los cuales el más importante es DataFrame.

Propiedades y métodos básicos de Series

Propiedades y métodos básicos de DataFrame

Ejemplo de código

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{
    
    '名字':'小明','年龄':18},
                   {
    
    '名字':'小亮','年龄':16},
                   {
    
    '名字':'小红','年龄':17},
                   {
    
    '名字':'小黑'}],index=['A','B','C','D'])
                
=====输出=====
   名字    年龄
A  小明  18.0
B  小亮  16.0
C  小红  17.0
D  小黑   NaN

df.T # 转置行列
=====输出=====
     A   B   C    D
名字  小明  小亮  小红   小黑
年龄  18  16  17  NaN

df.axes # 返回行轴标签和列轴标签列表
=====输出=====
[Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object'),
 Index(['名字', '年龄'], dtype='object')]

df.dtypes # 返回每列的数据类型
=====输出=====
名字     object
年龄     float64
dtype:   object

df.empty # 显示对象是否为空
=====输出=====
 False # 为空返回True
 
 df.ndim # 输出数据的维度
=====输出=====
 2 # DataFrame 二维数据结构
 
df.shape# 对象的维数
=====输出=====
(4, 2) # 4行2列

df.size # 返回DataFrame中的元素数
=====输出=====
 8 # 8个元素
 
df.values # 将DataFrame中的实际数据作为NDarray返回
=====输出=====
array([['小明', 18.0],
       ['小亮', 16.0],
       ['小红', 17.0],
       ['小黑', nan]], dtype=object)

df.head()，df..tail() # 返回数据的前几行、后几行可肤质默认是5

Función estadística

Las siguientes son las funciones estadísticas más importantes:
Nota: porque DataFrame es una estructura de datos heterogénea. Las operaciones comunes no se aplican a todas las funciones. Algunas funciones como sum () y cumsum () no informan errores para las operaciones de caracteres, pero algunas funciones como abs () informan errores.
Como estructura de datos bidimensional, DataFrame usa diferentes funciones para diferentes ejes para tener diferentes efectos. Tome sum () como ejemplo a continuación.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{
    
    '名字':'小明','年龄':18},
                   {
    
    '名字':'小亮','年龄':16},
                   {
    
    '名字':'小红','年龄':17},
                   {
    
    '名字':'小黑'}],index=['A','B','C','D'])
                   
df.sum(0) # 默认是0即按照列进行操作
	=====输出=====
	名字    小明小亮小红小黑 # 对于字符串直接进行拼接操作
	年龄          51
	dtype: object

df.sum(1) # 忽略了字符，对数字操作
	=====输出=====
	A    18.0
	B    16.0
	C    17.0
	D     0.0
	dtype: float64

Método de agregación

Además de los métodos anteriores, también hay un método de resumen: la describe()función se utiliza para calcular el resumen de la información estadística sobre la columna DataFrame. includeLos atributos son parámetros que se utilizan para transmitir la información necesaria sobre qué columnas deben considerarse para el resumen. Obtiene una lista de valores; por defecto es "valor numérico".

objeto	número	todas
Columna de cadena de resumen	Columna de número de resumen	Suma todas las columnas juntas (no debe pasarse como un valor de lista)

f4.describe()
	=====输出=====
	         年龄 											
	count   3.0
	mean   17.0
	std     1.0
	min    16.0
	25%    16.5
	50%    17.0
	75%    17.5
	max    18.0

f4.describe(include=['object'])
	=====输出=====
	        名字
	count    4
	unique   4
	top     小红
	freq     1

f4.describe(include='all') # 将上方两种输出结果一起输出

Deduplicación única y recuento por valor

Esto incluye dos métodos: unique(), value_counts()que se utilizarán para una columna, se le dará directamente a la trama de datos de tema.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([{
    
    '名字':'小明','年龄':18},
                   {
    
    '名字':'小亮','年龄':16},
                   {
    
    '名字':'小红','年龄':17},
                   {
    
    '名字':'小明','年龄':16},
                   {
    
    '名字':'小红','年龄':18},
                   {
    
    '名字':'小黑'}],index=['A','B','C','D'])
                   
df['名字'].unique() # 输出唯一的
	=====输出=====
	array(['小明', '小亮', '小红', '小黑'], dtype=object)

df['名字'].value_counts() # 统计出现的次数并降序排列
	=====输出=====
	小明    2
	小红    2
	小亮    1
	小黑    1
	Name: 名字, dtype: int64

Coeficiente de correlación y covarianza

1. Covarianza : mide el grado de la misma dirección y viceversa. Si la covarianza es positiva, significa que X e Y cambian en la misma dirección. Cuanto mayor es la covarianza,
   mayor es el grado de la misma dirección . Cuanto menor es la varianza, mayor el grado de reversión. Cuando Cov (X, Y) = 0, los dos son irrelevantes.
2. El coeficiente de correlación : una medida del grado de similitud, cuando su coeficiente de correlación de 1, que indica que la similitud hacia adelante de las dos variables cambia más cuando es
   grande, cuando el coeficiente de correlación es - 1, lo que indica que la similitud hacia atrás de las dos variables cambia máximo.

Para reflejar estas dos funciones, el DataFrame anterior no es suficiente para admitir. Cité directamente la puntuación del juego de baloncesto como ejemplo. Si está interesado en la fuente de datos, puede ir al sitio web para rastrear.

df.corr()
=====输出=====
	                命中     投篮数   投篮命中率 3分命中率   篮板      助攻    得分
	命中     	 1.000000  0.634690  0.839126  0.798088 -0.150331 -0.100641  0.867068
	投篮数   	 0.634690  1.000000  0.123891  0.294384 -0.001462 -0.233715  0.675462
	投篮命中率   0.839126  0.123891  1.000000  0.829982 -0.204990  0.052883  0.650011
	3分命中率    0.798088  0.294384  0.829982  1.000000 -0.092656 -0.061292  0.776918
	篮板    	-0.150331 -0.001462 -0.204990 -0.092656  1.000000 -0.132013 -0.086104
	助攻    	-0.100641 -0.233715  0.052883 -0.061292 -0.132013  1.000000 -0.131812
	得分    	 0.867068  0.675462  0.650011  0.776918 -0.086104 -0.131812  1.000000

df.cov()
=====输出=====	
	              命中      投篮数    投篮命中率  3分命中率   篮板      助攻       得分
	命中         9.083333   6.408333  0.263117  0.370050 -1.233333  -0.983333  22.800000
	投篮数       6.408333  11.223333  0.043182  0.151727 -0.013333  -2.538333  19.743333
	投篮命中率   0.263117   0.043182  0.010824  0.013285 -0.058055   0.017837   0.590035
	3分命中率    0.370050   0.151727  0.013285  0.023669 -0.038803  -0.030570   1.042848
	篮板        -1.233333  -0.013333 -0.058055 -0.038803  7.410000  -1.165000  -2.045000
	助攻        -0.983333  -2.538333  0.017837 -0.030570 -1.165000  10.510000  -3.728333
	得分        22.800000  19.743333  0.590035  1.042848 -2.045000  -3.728333  76.123333

# 我们还可以分析两个因素之间的关系
df['得分'].corr(f6['命中'])
Out[7]: 0.8670683274541471
f6['得分'].corr(f6['助攻'])
Out[8]: -0.13181185657005592