python数据描述

最新推荐文章于 2025-01-08 08:46:44 发布

原创

最新推荐文章于 2025-01-08 08:46:44 发布 · 3.1k 阅读

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这篇博客探讨了Python中用于数据描述的关键概念，包括集中趋势的测量（如均值、中位数、分位数和众数）和离散程度的指标（如极差、四分位差、方差、标准差和变异系数）。此外，还介绍了分布形状的评估，如偏度和峰度，以及如何使用数据透视表进行数据分析。

峰度（数据分布曲线顶端陡峭或扁平程度的指标）

数据透视表

集中趋势

均值(加权截尾去尾几何调和）

np.mean(jd_stock['opening_price'])
# 加权算术平均数
np.average(jd_stock['opening_price'],weights=jd_stock['volume'])
jddf['opening_price'].mean()
# 截尾均值【去掉最大N个和最小的N个值之后的均值】
from scipy import stats
stats.tmean(jd_stock['opening_price'],(25,30))
# 缩尾均值
stats.matats.winsorize(jd_stock['opening_price'],(0.05,0.05)).mean()
#几何平均&调和平均
stats.gmean(jd_stock['opening_price'])
stats.hmean(jd_stock['opening_price'])

中位数

np.median(jd_stock['opening_price'])
jddf['opening_price'].median()
stats.nanmedian(jd_stock['opening_price'])

分位数

#计算指定分位点的分位数
stats.scoreatpercentile(jd_stock['opening_price'],[10,20,25,50,75,100])
#计算指定数值所处的分位点
stats.percentileofscore(jd_stock['opening_price'],30.27)
#也可以用stats.mstats.mquantiles计算

众数

stats.mode(jd_stock['opening_price'])
>返回众数和众数出

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Python进行描述性统计数据分析

Mr数据杨

05-17

1万+

在大数据和人工智能时代，数据科学和机器学习在许多科技领域都变得必不可少。处理数据的一个必要方面是能够直观地描述、总结和表示数据。Python 统计库是全面、流行且广泛使用的工具，可帮助处理数据。对于数据的基础描述我们可以进行下面的操作：整套学习自学教程中应用的数据都是《三國志》、《真·三國無雙》系列游戏中的内容。描述性统计是关于描述和总结数据。使用两种主要方法：可以将描述性统计应用于一个或多个数据集或变量。当描述和总结单个变量时，执行单变量分析。当搜索一对变量之间的统计关系时，进行双变量分析。同样多变量分

数据结构——Python语言描述

09-20

python数据结构良心书，相对于中文版的翻译，英文版某种程度上更易理解，并且有利于提高自身的英语水平！

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人生苦短，还不用Python？

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在进行数据分析之前，我们需要做的事情是对数据有初步的了解，比如对数据本身的敏感程度，通俗来说就是对数据的分布有大概的理解，此时我们需要工具进行数据的描述，观测数据的形状等；而后才是对数据进行建模分析，挖掘数据中隐藏的位置信息。怒气按在数据描述和简单分析方面做得比较好的是Pandas库。当然，它还需要结合Numpy。Scipy等科学计算相关库才能发挥功效。 Pandas数据结构在进行Pandas相...

python-数据描述与分析(1)

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在进行数据分析之前，我们需要做的事情是对数据有初步的了解，这个了解就涉及对行业的了解和对数据本身的敏感程度，通俗来说就是对数据的分布有大概的理解，此时我们需要工具进行数据的描述，观测数据的形状等；另外，综上，通过对csv格式的文件进行读取，我们可以指定读入的格式（sep=“,”）,也可以指定他的header为空None，最后添加column，而之所以可以后来添加的原因是读入的csv已经是DataFrame格式对象。对比之前的默认标识，我们可以看出它由1，2，3，4变成了a,b,c,d。

python数据类型描述_python基本数据类型介绍

weixin_39521835的博客

12-05

155

运算符1、算数运算：2、比较运算：3、赋值运算：4、逻辑运算：5、成员运算：基本数据类型1、数字int(整型)在32位机器上，整数的位数为32位，取值范围为-2**31～2**31-1，即-2147483648～2147483647在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-2**63～2**63-1，即-9223372036854775808～92233720368547758072、布尔值...

Python实现数据描述（超详细教程）

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小星袁

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数据集中位置是指在一组数据中，能够代表大多数观测值所处中心位置的统计量。它反映了数据的集中趋势，是数据描述统计中的一个重要方面。通过计算数据集中位置，我们可以对数据的整体情况进行初步了解，为后续的数据分析和处理提供基础。是一组数据中间位置上的值，它不受数据极端值的影响。当数据分布偏斜程度较大时，中位数可能是一个更好的选择。是一组数据分布的峰值，它表示数据中出现次数最多的观测值。众数不受数据极端值的影响，但具有不唯一性，一组数据可能有一个或多个众数，也可能没有众数。

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Python数据结构课程数据结构与算法Python语言描述配套源代码集合共9个章节.rar

02-26

【完整源码列表】 chapter_01_Introduction chapter_03_Linear_List chapter_04_String chapter_05_Stack_and_Queue chapter_06_Binary_tree chapter_07_Graph chapter_08_Dict_and_Set chapter_09_Sort

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1.读取数据 import pandas as pd data=pd.read_csv('CTGNM.csv') columns= data.columns.tolist() columns # 显示变量信息 ['LB', 'AC', 'FM', 'UC', 2 .更详细的信息 data.info() 如下： RangeIndex: 2126 ent

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数据描述是指描述、解释、探索和可视化数据的过程。数据描述可以帮助人们更好地了解他们正在处理的数据，从而更好地做出决策或进行其他分析。在Python中，数据描述通常涉及使用统计学方法和可视化工具分析数据。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于。

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809

通过对DataFrame对象调用groupby()函数返回的结果是一个DataFrameGroupBy对象，而不是一个DataFrame或者Series对象。aggregate函数不同于apply，前者是对所有的数值进行一个聚合的操作，而后者则是对每个数值进行单独的一个操作。调用max()、count()、std()等，返回的结果是一个DataFrame对象。也可调用max()、count()、std()等，返回一个DataFrame对象。可与聚合函数aggregate/agg一起使用。

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02-18

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描述性分析介绍描述性统计分析是关于数据的描述和汇总。它使用两种主要方法：定量方法以数值方式描述和汇总数据。可视化方法通过图表，曲线图，直方图和其他图形来说明数据。一般在数据分析的过程中，拿...

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爱数据爱统计

06-16

1770

零基础入门，python描述性统计

使用Python进行数据的描述性分析，用少量的描述性指标来概括大量的原始数据

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02-08

712

在进行数据分析时，当研究者得到的数据量很小时，可以通过直接观察原始数据来获得所有的信息。但是，当得到的数据量很大时，就必须借助各种描述性指标来完成对数据的描述工作。用少量的描述性指标来概括大量的原始数据，对数据展开描述的统计分析方法被称为描述性统计分析。需要说明的是，基于描述性指标开展的描述性分析通常针对连续变量的数值型数据，通过计算平均值、标准差、最大值、最小值、四分位数等统计指标的方式来进行，分类变量数据不宜用描述性指标来进行描述性分析。