在Python的Pandas库中,可以使用describe()方法进行数据的统计和描述性分析。这个方法会返回一些基本的统计信息,如计数、均值、标准差、最小值、四分位数和最大值等。 示例代码: import pandas as pd # 创建一个数据框 data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]} df = pd....
1. 描述性统计:使用describe()方法获取数据的中心趋势、分散和形状的统计信息。 2. 相关性分析:使用corr()方法计算列之间的相关系数。 3. 分组聚合:使用groupby()方法对数据进行分组,并使用聚合函数(如sum(),mean(),count()等)进行计算。 4. 排序:使用sort_values()方法根据指定的列对数据进行排序。 5. 缺...
import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt plt. rcParams[ "font. sans-serif"]=["Simhei"]#支持中文显示df=pd. read_excel("cj. xls")①df_sort=②程序划线①处应填入的代码为程序划线②处应填入的代码为(2)按“报考职位”进行分组,将各报考职位的“笔试成绩”最高分以图表形式呈现,如图...
需要说明的是,基于描述性指标开展的描述性分析通常针对连续变量的数值型数据,通过计算平均值、标准差、最大值、最小值、四分位数等统计指标的方式来进行,分类变量数据不宜用描述性指标来进行描述性分析。在Python环境中,描述性分析可通过pandas模块中的describe()函数来实现。默认情况下,describe()函数只为参与分析的...
比Pandas更轻量的数据处理库 | 我们知道Pandas是Python处理数据最常用的库,功能非常全面,其实还有一个轻量的数据处理库Tablib,非常适合数据导入导出和格式转换,以及创建、导入、导出、合并、过滤和统计,能简化数据处理任务。 Tablib优势在于轻量级和易用性,以其轻量级和简单易用的特点,在处理小到中型数据集时,用户可以...