dataframe进行常用统计、分组统计平均绝对偏差等操作函数。

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#dataframe统计 #分组统计数据 #绝对均方误差

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本文介绍Pandas库在数据分析中的应用，包括常见的统计函数（如均值、方差等）及分组统计方法，并提供一个实际案例，展示如何通过SQL查询与Pandas结合进行数据处理与分析。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

pandas在dataframe中提供了丰富的统计、合并、分组、缺失值等操作函数。

1.统计函数

df.count() #非空元素计算
df.min() #最小值
df.max() #最大值
df.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数
df.idxmax() #最大值的位置，类似于R中的which.max函数
df.quantile(0.1) #10%分位数
df.sum() #求和
df.mean() #均值
df.median() #中位数
df.mode() #众数
df.var() #方差
df.std() #标准差
df.mad() #平均绝对偏差
df.skew() #偏度
df.kurt() #峰度
df.describe() #一次性输出多个描述性统计指标

2.分组统计
依托group by
单列如：df.groupby(‘sex’).sum()
通过多个列进行分组形成一个层次索引，然后执行函数：df.groupby([‘sex’,‘B’]).sum()

案例：

#!usr/bin/env python
#_*_ coding:utf-8 _*_

import pandas as pd
import pymysql

def get_data():
    conn=pymysql.connect(
                 host='192.168.1.xxx',
                 port=3306,
                 user='root',
                 passwd='xxx',
                 db='kmind',
                 charset='utf8'
             )
    sqldb="SELECT socre,review_star,review_author_id,review_author_level as count2 FROM source_mg_mfw_socre_ljon_01 WHERE\
            review_author_id IN (select review_author_id from (SELECT review_author_id,COUNT(*) AS count1 FROM\
            source_mg_mfw_socre_ljon_01 GROUP BY review_author_id HAVING count1>3)A)and socre!=' '"
    pd_data=pd.read_sql(sqldb,conn)
    pd_data["subtract"]=(pd_data["socre"]-pd_data["review_star"]*2)**2
    print(pd_data.head(5))
    #获取对应统计效果描述
    print(pd_data.groupby("review_author_id").mean().describe())
    print(pd_data.groupby("review_author_id").mad().describe())
    print(len(pd_data.loc[pd_data["subtract"]<0.983275]))
    print(pd_data.loc[pd_data["subtract"]<0.983275])
   

if __name__=="__main__":
    get_data()

对应的原始数据结构
这里写图片描述
对应的部分数据描述