本文主要介绍使用pandas进行数据计算 数据计算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。 求和(sum)...
平均数、中位数、众数、求和 ②离散趋势 方差、标准差 ③ 分布形态(结合了①②) 偏度 峰度 2)explanatory data analysis ① 数据准确性(异常值、残缺值) ② 分布特征 a. 频度分布 stem and leaf plot b.偏态分布和极端值 boxplot c.正态检验qqplot d.方差齐性spread vs level plot e. 交叉分析 二维因素...
Pandas支持常用的数学统计方法,如平均数、中位数、众数、方差等,还可以结合NumPy使用其更加丰富的统计功能。 3、统计函数 df.mean()# 返回所有列的均值 df.mean(1)# 返回所有行的均值,下同 df.corr()# 返回列与列之间的相关系数 df.count()# 返回每一列中的非空值的个数 df.max()# 返回每一列的最大...
df_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean',copy=False) #中位数 df_median = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='median',copy=False) #常数0 df_0 = SimpleImputer(strategy="constant",fill_value=0,copy=False) #众数 df_most_frequent = SimpleImputer(missing_values=...
median() 求中位数 mode() 求众数 std() 求标准差 min() 求最小值 max() 求最大值 abs() 求绝对值 prod() 求所有数值的乘积。 cumsum() 计算累计和,axis=0,按照行累加;axis=1,按照列累加。 cumprod() 计算累计积,axis=0,按照行累积;axis=1,按照列累积。 corr() 计算数列或变量之间的相关系数,...
可以看到,在 Pandas 中获取最大最小值是使用了两个函数,max()和min(),通过字面意思大家也懂,这里同样要提一下是默认是按照列来获取最大最小值,如果有需要,也可以通过参数axis来按照行来获取。 中位数 相比较前面提到过的算数平均数,中位数是一个非常不错的反应一组数据的一般情况的一个数据,不易受到极大...
空值一般使用某个统计值填充,如平均数、众数、中位数等,使用函数 fillna: 复制 # 使用a列平均数填充列的空值,inplace true表示就地填充df["a"].fillna(df["a"].mean(),inplace=True) 1. 2. 技能5:修复不合适值 假如某门课最高分100,如果出现 -2, 120 这样的值,显然不合理,使用布尔类型的Series对象...
安装完成后,在终端中启动Jupyter Notebook,给文件命名,如pandas-01。在Jupyter Notebook中导入Pandas,按惯例起别名pd: # 引入 Pandas库,按惯例起别名pd import pandas as pd 1. 2. 3. 这样,我们就可以使用pd调用Pandas的所有功能了。 2、准备数据集 ...
中位数 相比较前面提到过的算数平均数,中位数是一个非常不错的反应一组数据的一般情况的一个数据,不易受到极大值和极小值的影响。 在Pandas 中,获取中位数是使用 median() 函数:同样, median() 函数也可以通过 axis 参数来按照行进行获取。 众数 众数就是出现次数最多的那个数,这里我们使用到的函数是 mode...
您可以把 dict 作为输入数据。如果没有传入索引时会按照字典的键来构造索引;反之,当传递了索引时需要将索引标签与字典中的值一一对应。 下面两组示例分别对上述两种情况做了演示。 示例1,没有传递索引时: 输出结果: 示例2,为index参数传递索引时: 输出结果: ...