python数据处理——描述统计类函数

最新推荐文章于 2024-06-30 15:46:13 发布
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分类专栏： python数据处理 文章标签： python数据处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37876745/article/details/97159351
本文介绍Pandas库中进行数据统计分析的方法，包括偏度与峰度的计算，以及数据离散化的实现方式如等宽离散化、等频离散化和基于聚类的离散化。
Python数据处理——pandas
LongXinKou的博客
02-15 3924
文章目录0. 基本概念Series（一）创建Series（二）Series的简单操作DataFrame（一）创建DataFrame1. 数据选取2. 加载数据3. 排序与合并4. 数据汇总5. 时间序列 0. 基本概念 Pandas的数据类型是一张表，可以把Pandas理解为内存型的数据库。 import pandas as pd Series：列 DataFrame：表 Series （一）创建Series 1. 使用列表list创建Series （1）默认列表索引从0 - n-1 # 使用列表List
Python基础教程——数据处理！
2401_85339817的博客
07-03 1129
本教程内容旨在帮助没有基础的同学。可作为机器学习或深度学习的先修课程，也可作为快速备查手册。值得一提的是，，可以说 numpy 玩儿熟了，几个深度学习框架的不少 API 也同时学会了。本文是教程的「第一部分」，从实际的代码应用出发，讲解了Numpy创建到统计的操作。则如下：· 偏实用高频 API· 展示实际用法· 简单直接使用说明：内容中⭐（1-5个）表示重要程度，越多越重要；⚠️ 表示需要特别注意的。
python第六天学习02
weixin_43627016的博客
09-15 196
上一条对于字符串和切片的用法进行了分享，这篇就讲到了Python中函数的一些定义及应用： 函数： 函数是带名字的代码块，用于完成具体的工作。 要执行函数定义的特定任务，可调用该函数。需要在程序中多次执行同一项任务时，你无需反复编写完成该任务的代码，而只需调用执行该任务的函数，让Python运行其中的代码。你将发现，通过使用函数，程序的编写、阅读、测试和修复都将更容易。 什么是函数： ...
python描述统计函数_Python Pandas之描述性统计
weixin_39909001的博客
12-17 857
有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作.函数和说明下面来了解Python Pandas中描述性统计信息的函数，下表列出了重要函数 -编号函数描述1count()非空观测数量2sum()所有值之和3mean()所有值的平均值4median()所有值的中位数5mode()值的模值6std()值的标准偏差7min()所有值中的最小值8max()所有值中的最大值9abs()...
python数据分析函数_python中数据分析常用函数整理
weixin_39831242的博客
12-04 354
一. apply函数作用：对 DataFrame 的某行/列应用函数之后，Apply 返回一些值。函数既可以使用默认的，也可以自定义。注意：在第二个输出中应用 head() 函数，因为它包含了很多行。#创建一个新函数def num_missing(x):return sum(x.isnull())#应用每一列print "Missing values per column:"print data....
python数据描述（1）
fitzgerald0的博客
08-29 2444
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
python数据函数_python主要数据探索函数
weixin_39846089的博客
12-04 228
Python中用于数据探索的库主要是Pandas(数据分析)统计分析函数 统计作图函数Matplotlib(数据可视化)基本统计特征函数sum按列计算样本总和mean计算样本的算数平均数var样本的方差std标准差corr 计算spearman(Person)相关系数矩阵cov协方差矩阵skew样本偏值(三阶矩阵)kurt样本峰度(四阶矩阵)describe样本的基本描述(均值 标准差)corr#...
python数据分析——探索电影数据集.zip
01-04
在Python数据分析领域，电影数据集经常被用来展示和学习数据处理和分析的技巧。这个压缩包文件"python数据分析——探索电影数据集.zip"显然包含了用于分析电影数据的资源，这通常包括电影的基本信息、评分、票房等。...
优达学城——python数据分析——探索电影数据集
05-07
在本课程"优达学城——Python数据分析——探索电影数据集"中，我们将深入学习如何使用Python语言处理和分析电影数据。Python作为一种强大的编程语言，因其简洁易读的语法和丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy和...
python数据分析——数据预处理与学习心得
weixin_66628097的博客
06-30 1266
数据预处理是数据分析流程中的第一步，也是至关重要的一步。它涉及对原始数据进行清洗、转换、集成和规约，以消除噪声、填补缺失值、纠正错误，并将数据转换成适合分析的形式。通过有效的数据预处理，我们可以提高数据分析的质量和效率，为后续的数据挖掘和机器学习模型训练打下坚实的基础。
数据分析入门笔记一——python常用numpy统计函数
lk的博客
04-23 554
decode与encode辨析 decode表示解码 encode表示编码 np.where() 矢量版三元表达式 x if condition else y np.where(condition,x,y) 基本方法 .ndmin 维数，.shape 维度，.dtype,类型 .zeros((a,b,),int) .ones((a,b,),int) .empty((a,b,),int...
PYTHON中函数的介绍
weixin_43823428的博客
03-02 388
1.函数的定义 def printme(str): #函数以def 函数名( 参数 ): "函数文档字符" print("函数体部分",str) #return [expression] #返回值部分 printme("调用函数") print(printme.__doc__) help(printme) 2.函数参数 位置参数 (positional argument) 默认参数 (default argument) ...
用Python进行常见的描述统计
zhangmary的博客
03-13 1010
# coding = utf-8 # from __future__ import division import numpy as np import pandas as pd import scipy.stats from scipy.stats import mode from datetime import datetime df = pd.read_csv('train.csv') la...
Python函数 描述和案例使用
weixin_42741880的博客
03-05 276
序号 内置函数 描述 1 filter()函数 用于遍历序列中的每个元素，根据逻辑判断序列中每个元素得到一个布尔值，如果是True则保留，False则过滤掉。 ...
chatgpt赋能python：Python如何做描述性统计
tulingtest的博客
06-10 609
描述性统计是一种通过总结和可视化数据的特征来了解数据分布和变异程度的方法。这些数据特征包括平均值、中位数、标准差、方差和四分位数等。通过了解这些数据特征，您可以获得关于数据集的更多信息，并了解数据在什么地方集中并且分散到什么地方。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。
【Python】进阶学习：pandas--describe()函数的使用介绍
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-04 7489
📚进阶学习pandas的旅程再添一笔！🖊本文将深入探索pandas库中强大的describe()函数，从初识到精通，带你领略数据描述的魅力。📊掌握基本用法，定制输出，并与数据可视化结合，让你的数据分析更上一层楼！💡同时，我们将深入理解统计指标，助你成为数据分析高手。🔍最后，总结与进阶学习指引，期待与你共同进步，探索数据世界的无限可能！#pandas #describe函数 #数据分析 #数据可视化 #进阶学习
python常见统计分析处理函数
u012121721的博客
07-22 2875
python常见统计分析处理函数
Python 数据分析函数汇总
步木木的博客
08-11 3588
数据分析常用函数总结
用Python做数据分析之数据统计
xuezhangmen的博客
08-17 7914
接下来说说数据统计部分，这里主要介绍数据采样，标准差，协方差和相关系数的使用方法。 1、数据采样 Excel 的数据分析功能中提供了数据抽样的功能，如下图所示。Python 通过 sample 函数完成数据采样。 2、数据抽样 Sample 是进行数据采样的函数，设置 n 的数量就可以了。函数自动返回参与的结果。 1#简单的数据采样 2df_inner.sample(n=3) 3、简单随机采样 Weights 参数是采样的权重，通过设置不同的权重可以更改采样的结果，权重高的数据将更有希望被选中。这里手动设置
Python数据分析与处理——北京高考分数线统计分析
最新发布
10-19
Python在数据分析与处理领域非常流行，尤其是在教育领域的高考分数线统计分析。假设你想对北京历年来的高考分数线数据进行分析，你可以按照以下步骤操作： 1. **数据获取**：可以从公开教育资源网站、教育部官网或者第三方数据平台下载历年的北京高考分数线数据，可能是CSV、Excel或其他结构化的电子表格文件。 2. **数据清洗**：检查数据是否存在缺失值、异常值或错误格式，必要时进行数据清洗和填充。 3. **数据加载**：使用pandas库中的`read_csv`函数读取数据，并将其转换为DataFrame格式，方便后续操作。 ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('beijing_gaokao_scores.csv') ``` 4. **数据探索**：通过`head()`, `describe()`等方法初步了解数据分布、各科分数平均值、最高分和最低分等信息。 5. **时间序列分析**：如果数据按年份排列，可以查看分数线随时间的变化趋势，比如绘制折线图。 6. **分科目分析**：按科目划分，对比各个科目的平均分、最高分，可能需要对每个学科的历史变化进行可视化。 7. **聚类分析或分类**：如果有多年的数据，可以尝试进行聚类分析，看看是否有明显的年级或地区差异。 8. **预测模型**：如果目标是预测未来几年的分数线，可以使用回归模型（如线性回归、决策树回归等）进行训练。 9. **撰写报告**：整理分析结果，形成清晰易懂的图表和文字描述，总结出关键发现和趋势。
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