【5.0】Pandas描述性统计
【一】Python Pandas描述性统计
- 描述统计学（descriptive statistics）是一门统计学领域的学科，主要研究如何取得反映客观现象的数据，并以图表形式对所搜集的数据进行处理和显示，最终对数据的规律、特征做出综合性的描述分析。
- Pandas 库正是对描述统计学知识完美应用的体现，可以说如果没有“描述统计学”作为理论基奠，那么 Pandas 是否存在犹未可知。下列表格对 Pandas 常用的统计学函数做了简单的总结：
| 函数名称 | 描述说明 |
|---|---|
| count() | 统计某个非空值的数量。 |
| sum() | 求和 |
| mean() | 求均值 |
| 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，取值-1到1，值越大表示关联性越强。 |
-
从描述统计学角度出发，我们可以对 DataFrame 结构执行聚合计算等其他操作，比如 sum() 求和、mean()求均值等方法。
-
在 DataFrame 中，使用聚合类方法时需要指定轴(axis)参数。下面介绍两种传参方式：
- 对行操作，默认使用 axis=0 或者使用 “index”；
- 对列操作，默认使用 axis=1 或者使用 “columns”。
- 从图 1 可以看出，axis=0 表示按垂直方向进行计算，而 axis=1 则表示按水平方向。
- 下面让我们创建一个 DataFrame，使用它对本节的内容进行演示。
【二】创建一个 DataFrame 结构
- 创建一个 DataFrame 结构，如下所示：
import pandas as pd
# 创建字典型series结构
d = {'Name': pd.Series(['小明', '小亮', '小红', '小华', '老赵', '小曹', '小陈',
'老李', '老王', '小冯', '小何', '老张']),
'Age': pd.Series([25, 26, 25, 23, 30, 29, 23, 34, 40, 30, 51, 46]),
'Rating': pd.Series([4.23, 3.24, 3.98, 2.56, 3.20, 4.6, 3.8, 3.78, 2.98, 4.80, 4.10, 3.65])
}
df = pd.DataFrame(d)
print(df)
Name Age Rating
0 小明 25 4.23
1 小亮 26 3.24
2 小红 25 3.98
3 小华 23 2.56
4 老赵 30 3.20
5 小曹 29 4.60
6 小陈 23 3.80
7 老李 34 3.78
8 老王 40 2.98
9 小冯 30 4.80
10 小何 51 4.10
11 老张 46 3.65
【三】sum()求和
【1】axis=0
- 在默认情况下，返回 axis=0 的所有值的和。示例如下：
import pandas as pd
# 创建字典型series结构
d = {'Name': pd.Series(['小明', '小亮', '小红', '小华', '老赵', '小曹', '小陈',
'老李', '老王', '小冯', '小何', '老张']),
'Age': pd.Series([25, 26, 25, 23, 30, 29, 23, 34, 40, 30, 51, 46]),
'Rating': pd.Series([4.23, 3.24, 3.98, 2.56, 3.20, 4.6, 3.8, 3.78, 2.98, 4.80, 4.10, 3.65])
}
df = pd.DataFrame(d)
# 默认axis=0或者使用sum("index")
print(df.sum())
Name 小明小亮小红小华老赵小曹小陈老李老王小冯小何老张
Age 382
Rating 44.92
dtype: object
- 注意：
- sum() 和 cumsum() 函数可以同时处理数字和字符串数据。
- 虽然字符聚合通常不被使用，但使用这两个函数并不会抛出异常；
- 而对于 abs()、cumprod() 函数则会抛出异常，因为它们无法操作字符串数据。
【2】axis=1
- 下面再看一下 axis=1 的情况，如下所示
import pandas as pd
d = {'Name': pd.Series(['小明', '小亮', '小红', '小华', '老赵', '小曹', '小陈',
'老李', '老王', '小冯', '小何', '老张']),
'Age': pd.Series([25, 26, 25, 23, 30, 29, 23, 34, 40, 30, 51, 46]),
'Rating': pd.Series([4.23, 3.24, 3.98, 2.56, 3.20, 4.6, 3.8, 3.78, 2.98, 4.80, 4.10, 3.65])
}
df = pd.DataFrame(d)
# 也可使用sum("columns")或sum(1)
# 仅对 'Age' 和 'Rating' 列求和
sum_df = df[['Age', 'Rating']].sum(axis=1)
print(sum_df)
0 29.23
1 29.24
2 28.98
3 25.56
4 33.20
5 33.60
6 26.80
7 37.78
8 42.98
9 34.80
10 55.10
11 49.65
dtype: float64
【四】mean()求均值
import pandas as pd
d = {'Name': pd.Series(['小明', '小亮', '小红', '小华', '老赵', '小曹', '小陈',
'老李', '老王', '小冯', '小何', '老张']),
'Age': pd.Series([25, 26, 25, 23, 30, 29, 23, 34, 40, 30, 51, 46]),
'Rating': pd.Series([4.23, 3.24, 3.98, 2.56, 3.20, 4.6, 3.8, 3.78, 2.98, 4.80, 4.10, 3.65])
}
df = pd.DataFrame(d)
# 仅计算 'Age' 和 'Rating' 列的均值
mean_df = df[['Age', 'Rating']].mean()
print(mean_df)
Age 31.833333
Rating 3.743333
dtype: float64
【五】std()求标准差
- 返回数值列的标准差
import pandas as pd
d = {'Name': pd.Series(['小明', '小亮', '小红', '小华', '老赵', '小曹', '小陈',
'老李', '老王', '小冯', '小何', '老张']),
'Age': pd.Series([25, 26, 25, 23, 59, 19, 23, 44, 40, 30, 51, 54]),
'Rating': pd.Series([4.23, 3.24, 3.98, 2.56, 3.20, 4.6, 3.8, 3.78, 2.98, 4.80, 4.10, 3.65])
}
df = pd.DataFrame(d)
std_df = df[['Age', 'Rating']].std()
print(std_df)
Age 13.976983
Rating 0.661628
dtype: float64
- 标准差是方差的算术平方根，它能反映一个数据集的离散程度。
- 注意，平均数相同的两组数据，标准差未必相同。
【六】数据汇总描述
- describe() 函数显示与 DataFrame 数据列相关的统计信息摘要。
import pandas as pd
d = {'Name': pd.Series(['小明', '小亮', '小红', '小华', '老赵', '小曹', '小陈',
'老李', '老王', '小冯', '小何', '老张']),
'Age': pd.Series([25, 26, 25, 23, 30, 29, 23, 34, 40, 30, 51, 46]),
'Rating': pd.Series([4.23, 3.24, 3.98, 2.56, 3.20, 4.6, 3.8, 3.78, 2.98, 4.80, 4.10, 3.65])
}
# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame(d)
# 求出数据的所有描述信息
print(df.describe())
Age Rating
count 12.000000 12.000000
mean 31.833333 3.743333
std 9.232682 0.661628
min 23.000000 2.560000
25% 25.000000 3.230000
50% 29.500000 3.790000
75% 35.500000 4.132500
max 51.000000 4.800000
-
describe() 函数输出了平均值、std 和 IQR 值(四分位距)等一系列统计信息。
-
通过 describe() 提供的include能够筛选字符列或者数字列的摘要信息。
-
include 相关参数值说明如下：
-
object： 表示对字符列进行统计信息描述；
-
number：表示对数字列进行统计信息描述；
-
all：汇总所有列的统计信息。
-
import pandas as pd
d = {'Name': pd.Series(['小明', '小亮', '小红', '小华', '老赵', '小曹', '小陈',
'老李', '老王', '小冯', '小何', '老张']),
'Age': pd.Series([25, 26, 25, 23, 59, 19, 23, 44, 40, 30, 51, 54]),
'Rating': pd.Series([4.23, 3.24, 3.98, 2.56, 3.20, 4.6, 3.8, 3.78, 2.98, 4.80, 4.10, 3.65])
}
df = pd.DataFrame(d)
print(df.describe(include=["object"]))
Name
count 12
unique 12
top 小明
freq 1
- 最后使用
all参数，看一下输出结果
import pandas as pd
d = {'Name': pd.Series(['小明', '小亮', '小红', '小华', '老赵', '小曹', '小陈',
'老李', '老王', '小冯', '小何', '老张']),
'Age': pd.Series([25, 26, 25, 23, 59, 19, 23, 44, 40, 30, 51, 54]),
'Rating': pd.Series([4.23, 3.24, 3.98, 2.56, 3.20, 4.6, 3.8, 3.78, 2.98, 4.80, 4.10, 3.65])
}
df = pd.DataFrame(d)
print(df.describe(include="all"))
Name Age Rating
count 12 12.000000 12.000000
unique 12 NaN NaN
top 小明 NaN NaN
freq 1 NaN NaN
mean NaN 34.916667 3.743333
std NaN 13.976983 0.661628
min NaN 19.000000 2.560000
25% NaN 24.500000 3.230000
50% NaN 28.000000 3.790000
75% NaN 45.750000 4.132500
max NaN 59.000000 4.800000
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