精通Python（68）

深入浅出pandas-4

数据透视

经过前面的学习，我们已经将数据准备就绪而且变成了我们想要的样子，接下来就是最为重要的数据透视阶段了。当我们拿到一大堆数据的时候，如何从数据中迅速的解读出有价值的信息，把繁杂的数据变成容易解读的统计图表并再此基础上产生业务洞察，这就是数据分析要解决的核心问题。

获取描述性统计信息

首先，我们可以获取数据的描述性统计信息，通过描述性统计信息，我们可以了解数据的集中趋势和离散趋势。

例如，我们有如下所示的学生成绩表。

scores = np.random.randint(50, 101, (5, 3))
names = ('关羽', '张飞', '赵云', '马超', '黄忠')
courses = ('语文', '数学', '英语')
df = pd.DataFrame(data=scores, columns=courses, index=names)
df

输出：

     语文   数学   英语
关羽  96    72    73
张飞  72    70	97
赵云  74    51	79
马超  100   54	54
黄忠  89    100	88

我们可以通过DataFrame对象的方法mean、max、min、std、var等方法分别获取每个学生或每门课程的平均分、最高分、最低分、标准差、方差等信息，也可以直接通过describe方法直接获取描述性统计信息，代码如下所示。

计算每门课程成绩的平均分。

df.mean()

输出：

语文    86.2
数学    69.4
英语    78.2
dtype: float64

计算每个学生成绩的平均分。

df.mean(axis=1)

输出：

关羽    80.333333
张飞    79.666667
赵云    68.000000
马超    69.333333
黄忠    92.333333
dtype: float64

计算每门课程成绩的方差。

df.var()

输出：

语文    161.2
数学    379.8
英语    265.7
dtype: float64

说明：通过方差可以看出，数学成绩波动最大，两极分化可能更严重。

获取每门课程的描述性统计信息。

df.describe()

输出：

        语文        数学         英语
count   5.000000	5.000000	5.000000
mean    86.200000	69.400000	78.200000
std     12.696456	19.488458	16.300307
min     72.000000	51.000000	54.000000
25%     74.000000	54.000000	73.000000
50%     89.000000	70.000000	79.000000
75%     96.000000	72.000000	88.000000
max     100.000000	100.000000	97.000000

排序和取头部值

如果需要对数据进行排序，可以使用DataFrame对象的sort_values方法，该方法的by参数可以指定根据哪个列或哪些列进行排序，而ascending参数可以指定升序或是降序。例如，下面的代码展示了如何将学生表按语文成绩排降序。

df.sort_values(by='语文', ascending=False)

输出：

      语文   数学   英语
马超	100    54	  54
关羽	96     72     73
黄忠	89     100    88
赵云	74     51     79
张飞	72     70     97

如果DataFrame数据量很大，排序将是一个非常耗费时