Pandas描述性统计

这篇博客探讨了描述统计学在Pandas库中的应用,重点介绍了如何使用Pandas进行数据的描述性分析,包括sum(), cumsum(), std()等函数的用法,以及describe()函数在不同数据类型上的应用,如对数字列和字符列的统计信息摘要。通过示例展示了如何指定axis参数进行行或列的操作,并提到了include参数在选择统计列类型时的作用。" 132879737,19694669,Python操作MySQL数据库:读写实战指南,"['数据库', 'Python', 'MySQL', '数据处理']

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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()
Pandas是一种用于数据分析和处理的Python库,它提供了丰富的描述性统计函数来对数据进行分析和总结。这些函数可以帮助我们计算数据的数量、求和、均值、中位数、众数、标准差、最小值、最大值、绝对值、乘积、累计和、累计积以及相关系数等。\[1\]\[2\] 例如,我们可以使用count()函数来统计某个非空值的数量,使用sum()函数来求和,使用mean()函数来求均值,使用median()函数来求中位数,使用mode()函数来求众数,使用std()函数来求标准差,使用min()函数来求最小值,使用max()函数来求最大值,使用abs()函数来求绝对值,使用prod()函数来求所有数值的乘积,使用cumsum()函数来计算累计和,使用cumprod()函数来计算累计积,使用corr()函数来计算数列或变量之间的相关系数。\[1\]\[2\] 总之,Pandas提供了丰富的描述性统计函数,可以帮助我们对数据进行全面的描述分析。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Pandas描述性统计](https://blog.youkuaiyun.com/ZOIIIIION/article/details/120534058)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Pandas(三)--描述统计函数](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43145427/article/details/124447793)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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