【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

__EOF__

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【5.0】Pandas描述性统计

发表于 2023-09-24 16:43阅读：54评论：0推荐：0

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【5.0】Pandas描述性统计

【一】Python Pandas描述性统计

【二】创建一个 DataFrame 结构

【三】sum()求和

【1】axis=0

【2】axis=1

【四】mean()求均值

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