frequency=data['月薪(元)'].value_counts()#value_counts()函数用来计算数据的频数 percentage=frequency/len(data['月薪(元)'])# len()函数用来计算所选数据列的长度 print(frequency.head()) print(percentage.head()) 接下来,使用Matplotlib模块中的hist()函数绘制频数分布直方图,演示代码如下: import pandas...
使用NumPy计算极差、方差、标准差和变异系数: 1fromnumpyimportmean, ptp, var, std23#极差4ptp(data)5#方差6var(data)7#标准差8std(data)9#变异系数10mean(data) / std(data) 2.4 偏差程度(z-分数) 之前提到均值容易受异常值影响,那么如何衡量偏差,偏差到多少算异常是两个必须要解决的问题。定义z-分数(...
df_dict)# 使用NumPy数组创建DataFramedata_numpy=np.array(
在Python中,可以使用statsmodels库来进行分位数回归分析。该库提供了QuantReg类,可以通过指定分位数来拟合回归模型。以下是使用分位数回归和Python识别异常值的一般步骤: 导入必要的库: 代码语言:txt 复制 import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm 准备数据集,包括自变量和因变量。假设...
通过使用自创的generalize函数，我们减少了VClass列的基数。这样做是因为条形图需要间距—它们需要“呼吸”。一般来说，可以将条形图中的条形数量限制为少于30个。generalize函数对于清理数据很有用，在你自己的数据分析案例中，也可以参考使用它。可以通过创建交叉表（cross-tabulation）来汇总分类列的计数。你可以使用...
本文介绍Python扩展库numpy的函数average()的用法。 >>> import numpy as np # 创建二维矩阵 >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6]]) # 设置权重 >>> w1 = [0.3, 0.7] # 纵向计算加权平均 >>> np.average(x, axis=0, weights=w1) matrix([[ 3.1, 4.1, 5.1]]) ...
1.数据缺失值进行插补 拉格朗日插值法: 代码如下: #拉格朗日插值代码 import pandas as pd #导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 inputfile = 'C:/Users/chinaunicom/Desktop/catering_sale.xls' outputfile = 'C:/Users/chinaunicom/Desktop/catering.xls' data = pd...
import numpy as np d = np.dtype(np.int8) 使用ndarray数据结构可以直接对参数dtype指定需要的数据类型。 创建多维数组 创建ndarray数组有多种方法,还可以通过调用函数实现创建特殊数组。最常用的创建数组语句是: a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32) #支持指定数据类型dtype,可选 ...
使用Python进行描述性统计 目录 1 描述性统计是什么? 2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值、中位数、众数) 2.3 发散程度(极差,方差、标准差、变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾
1 描述性统计是什么?2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值、中位数、众数) 2.3 发散程度(极差,方差、标准差、变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图、饼形图) 3.2...