数据分析笔记

Li_318

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分类专栏：机器学习文章标签：数据分析数据挖掘 python 大数据机器学习

于 2020-07-28 11:46:38 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Li_318/article/details/107632711

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本文介绍如何使用Pandas解决数据展示不完全的问题，通过调整显示选项以完整查看数据集统计描述。同时，深入探讨了Numpy库中用于数据统计的核心函数，如最小值、最大值、平均值、极差、标准差和方差，为数据预处理和分析提供了实用指南。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Note1：利用pandas对数据进行简要分析时，输出存在省略号：

import pandas as pd
Train_data = pd.read_csv('C:/Users/Echo/Desktop/PredictCar/used_car_train_20200313.csv', sep=' ')
print(Train_data.describe())

解决办法：

pd.set_option('display.width', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)

Note2: Numpy中几个常见函数

def Sta_inf(data):
    print('_min', np.min(data))
    print('_max', np.max(data))
    print('_mean', np.mean(data))
    print('_ptp', np.ptp(data))   # maximum - minimum
    print('_std', np.std(data))   # standard deviation  标准差
    print('_var', np.var(data))   # variance 方差