Python数据分析：【NumPy系列】 NumPy 中的聚合函数：数据的力量聚集者

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于 2024-01-25 09:09:25 首次发布
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本文探讨了NumPy中的聚合函数，包括数组求和、计算乘积、均值和标准差，以及查找极值。这些功能帮助数据科学家揭示数据的核心特征，是数据分析的重要工具。

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文章目录

NumPy 中的聚合函数：数据的力量聚集者

聚合：从众多数据中提取精华

聚合就像是魔法师的集结咒语，它将许多元素的力量聚集在一起，揭示出整个数据集的核心特征。

数组求和：整合数据的力量

numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5]
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数据分析作为数据科学领域的核心技能，对业务决策和产品优化起着至关重要的作用。Python以其强大的数据处理库NumPy和Pandas，成为了数据分析的优选工具。本文将深入探讨NumPy和Pandas在数据分析中的应用，结合实际案例，为优快云社区的读者们展示如何高效地进行数据处理和分析。NumPy是Python中用于数值计算的基础库，提供了多维数组对象、派生对象（如掩码数组和矩阵）以及用于快速操作数组的函数。Pandas是基于NumPy构建的数据分析工具，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。
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聚合是指从数组生成标量值的数据转换。常见的聚合见下图列表，但是，不仅限于列表中的这组方法。通过使用 DataFrame，我们可以指定要应用于所有列的函数列表或每个列的不同函数。在到目前为止的所有示例中，聚合数据都返回了一个索引，该索引可能是分层的，由唯一的组键组合而成。当然，通过对结果调用 reset_index 方法也可以实现去除索引，但是会需要一些计算，因此在分组的时候使用 as_index=False 参数可避免一些不必要的计算。可以使用自己的设计的聚合方法，也可以调用分组的对象上定义的任何方法。
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