pandas数据计算和统计

最新推荐文章于 2024-12-11 12:40:28 发布
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文章标签： python
原文链接：http://www.cnblogs.com/yitiaodahe/p/9267896.html
本文介绍了使用 Pandas 进行数据处理的方法，包括基本的算术运算如加减乘除，统计数据的最大值、最小值、计数及平均值等，以及进行协方差和相关系数的计算。

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1.算术运算

　　DataFrame.add/sub/mul/div

2.统计

　　DataFrame.sum/mode/median...
　　describe 简单数据表的信息（max、min、count、mean等等）

3.协方差和相关系数

　　cov

　　corr

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yitiaodahe/p/9267896.html

Python数据分析NumPy和pandas（十四、汇总和描述性统计量计算）
FreedomLeo1的博客
10-26 1589
注意上面构造Series对象obj的时候，我们用来一种新的方法["a", "a", "b", "c"] * 4，将obj打印出来发现这种方法相当于用["a", "a", "b", "c", "a", "a", "b", "c", "a", "a", "b", "c", "a", "a", "b", "c"]创建了obj对象。使用 DataFrame 的 corrwith 方法，可以计算 DataFrame 的列或行与另一个 Series 或 DataFrame 之间的成对相关性。cov方法计算协方差。
pandas数据运算
weixin_50471135的博客
10-19 127
4.4.1算术运算 4.4.2函数的应用和映射
小白学 Python 数据分析（10）：Pandas （九）数据运算
极客挖掘机
03-03 1333
人生苦短，我用 Python 前文传送门： 小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础 小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述 小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Series 小白学 Python 数据分析（4）：Pandas （三）数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析（5）：Pandas （四）基础操...
pandas数据计算
xiaoyang01234的博客
09-25 880
稀疏数据，指的是在数据库或者数据集中存在大量缺失数据或者空值，我们把这样的数据集称为稀疏数据集。稀疏数据不是无效数据，只不过是信息不全而已，只要通过适当的方法就可以“变废为宝”。稀疏数据的来源与产生原因有很多种由于调查不当产生的稀疏数据；由于天然限制产生的稀疏数据；文本挖掘中产生的稀疏数据。
Pandas：数据运算
Wei_sx的博客
12-11 962
可以使用 `agg()` 方法将多个聚合函数应用于一个 DataFrame。# 自定义聚合操作print("自定义聚合结果:\n", custom_agg)在 Pandas 中，自定义运算允许用户通过定义自己的函数来对 `DataFrame` 或 `Series` 中的数据进行处理和计算。这种灵活性使得用户能够实现特定需求的计算。以下是一些常见的自定义运算示例及其使用方式。
pandas学习 第四章：数据运算
tigercat的小屋
01-16 875
分数位是比中数位更加详细的基于位置的指标，有四分之一分数位、四分之二分数位、四分之三分数位，而四分之二分数位就是中数位。中位数就是将一组含有n个数据的序列X按照从小到大排列，位于中间位置的那个数，使用方法和其他函数一致。标准差是方差的平方根，二者都是用来表示数据的离散程度的，使用方法与其他函数一致。众数就是在一组数据中出现次数最多的数，使用方法与其他函数一致。方差是用来衡量一组数据离散程度的，使用方法与其他函数一致。非空值计数就是计算摸一个区域中非空数值的个数。修改axis=1可以计算每一行的非空值个数。
Pandas系列学习教程——05 pandas数据统计函数
lzylzy66的博客
03-10 1639
随着人工智能的不断发展，数据分析这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习数据分析，本文就介绍了pandas学习的基础内容。本章仅仅简单介绍了pandas数据统计函数的3种方法——汇总类统计、唯一去重和按值计数、相关系数与协方差。
【python】pandas数据统计:了解数据分布
MAOZI8的博客
07-01 1487
本文主要介绍如何使用df.mean()df.sum()df.max(), 和df.min()。
Pandas常用计算函数
weixin_58305115的博客
10-16 1270
这表明在该数据集中，一般情况下，房屋面积越大，价格越高。这意味着房屋面积的大小与看房人数之间的关系不是很密切，面积的增加不一定会导致看房人数的减少，反之亦然。具体计算方法是先求出这组数据的平均值，然后对于每个数据值，计算它与平均值的差值，再将这个差值进行平方，最后把所有数据值的差值平方加起来求平均。“价格” 与 “看房人数” 的相关系数为 0.019457，接近 0，表明价格与看房人数之间几乎没有线性关系。“面积” 与 “面积” 的相关系数为 1.000000，这是必然的，因为一个变量与自身完全相关。
Python中使用pandas和numpy进行学生考试数据分析与统计
最新发布
07-09
内容概要：本文展示了如何使用Python的pandas和numpy库来生成虚拟的学生考试成绩数据，并进行数据分析与统计。首先初始化了10位学生的名单，随机分配每位学生参加2到3门课程（英语、数学、语文），并为每门课程随机...
Pandas数据处理——数据计算的高效方法
QovJ_00K208的博客
06-12 308
在数据科学的世界中，Pandas无疑是一个强大的工具，它让数据处理和分析变得轻松而高效。Pandas提供了丰富的功能，用于加载、处理、清洗、转换和分析数据。本文将深入探讨Pandas中用于数据计算的一些关键方法，帮助你更好地利用这个强大的库。Pandas 提供了丰富的数据计算方法，使得对数据的处理和分析变得更加高效和便捷。通过掌握这些方法，我们可以更好地利用 Pandas 的功能，实现对数据的快速计算和分析。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用 Pandas 的数据计算方法。
pandas4 pandas的数据运算
大数据 小白学习录
05-08 617
4.pandas数据运算 算术运算 如果有相同索引则进行算术运算，如果没有则会进行数据对齐，但会引入缺失值。对于DataFrame类型，数据对齐的操作会同时发生在行和列上。 import pandas as pd import numpy as np ##Series相加 obj1 = pd.Series([1,4,-1,9,0,-8], index=['a','b','d','e','f','g']) obj2 = pd.Series([4,9,0,-4,-1,10], index=['a','c','
pandas进行数学计算和数据处理
锋年的个人日志
02-03 947
pandas基础 数学统计和计算 统计函数 协方差 Series对象之间的协方差计算 对不同长度的对象进行协方差计算，pandas会进行数据的自动对齐操作，即取得series_1的前八位元素与series_3的所有元素进行协方差运算 DataFrame对象之间的协方差计算 相关系数 排序 窗口函数 Rolling对象 cumsum()函数 对Series和DataF...
pandas数据分析之数据运算(逻辑运算、算术运算、统计运算、自定义运算)
学而思(xiejava的blog)
02-03 6235
数据分析离不开数据运算，在介绍完pandas的数据加载、排序和排名、数据清洗之后，本文通过实例来介绍pandas的常用数据运算，包括逻辑运算、算术运算、统计运算及自定义运算。
Pandas中常见的数据运算
Python数据之道
04-24 281
完整版图文内容，戳????Pandas中常见的数据运算 | 图解Pandas-图文第5篇
pandas——数值运算操作
D_Low的博客
03-26 1899
数值运算操作 import pandas as pd 可自己传入数据，指定索引名和属性名 data = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['a', 'b'], columns=['A', 'B', 'C']) data A B C a 1 2 3 b 4
Pandas数据统计的函数方法
2303_76972906的博客
12-06 4330
以上几个函数非常广泛的应用于数据统计，pandas提供了大量的数据计算函数，学习并使用这些函数可以是的数据统计变得简单高效。
Pandas中常见的数据运算，图解Pandas
Python数据之道
07-23 171
-------- End --------精选内容图解Pandas-图文01-数据结构介绍图解Pandas-图文02-创建数据对象图解Pandas-图文03-读取和存储Excel文件图解Pandas-图文04-常见的数据访问图解Pandas-图文05-常见的数据运算图解Pandas-图文06-常见的数学计算图解Pandas-图文07-常见的数据统计图解Pandas-图文0...
用pandas计算条件概率，方差，均值，密度函数
zf_14159265358979的博客
11-29 4017
import pandas as pd df = pd.read_csv(‘51.txt’, sep=’\t’) 计算类别的先验概率 pc = df[‘addr’].value_counts() / df[‘addr’].size ###value_counts()计算取这个地址的数目 ###df[‘add’].size计算地址所在这一列的所有数目 计算每个特征属性条件概率 pa = pd.cro...
pandas 数据统计和描述
09-22
下面是关于Pandas数据统计和描述的一些介绍。 首先，Pandas提供了多种方式来计算数据的基本统计信息，包括总数、均值、中位数、最小值、最大值等。可以使用DataFrame对象或Series对象的describe()方法来生成这些...
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