【Pandas学习】DataFrame数据框的统计计算方法

最新推荐文章于 2024-08-18 20:08:34 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-18 20:08:34 发布 · 1.2k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python

博客提及DataFrame的汇总计算和描述统计相关内容，在信息技术领域，DataFrame常用于数据处理与分析，这部分内容对数据处理工作有重要意义。
Python DataFrame常用描述性统计分析方法（Pandas篇-15）
侯小啾技术博客
03-07 3983
在 `Pandas` 中，`DataFrame` 提供了许多常用的描述性统计分析方法，可以帮助对数据进行快速的了解和分析。具体如1. `describe()`方法-描述性统计，2. `mean()`方法-求均值 3. `median()`方法-中位数4. `mode()`方法- 求众数5. `min()`&`max()`-最小值与最大值6. `std()`&`var()`标准差与方差7. `sum()`方法-求和8.`count()`方法-非缺失值计数9. `quantile()`方法-分位数...
Pandas处理dataframe的文本数据列：使用str属性获取数据列的字符串方法类、split函数基于指定分隔符拆分数据列的内容为列表、使用len计算每个列表的长度
data+scenario+science+insight
12-09 475
Pandas处理dataframe的文本数据列：使用str属性获取数据列的字符串方法类、split函数基于指定分隔符拆分数据列的内容为列表、使用len计算每个列表的长度
Pandas之数据框运算
W_weiying的博客
05-21 4131
数据框的简单计算：直接对字段进行加减乘除运算：from pandas import read_csv; import pandas as pd; df = read_csv("E:\\pythonlearning\\datacode\\firstpart\\4\\4.13\\data.csv", sep="|"); result = df.price*df.num#乘积 result1 = d...
头歌机器学习---Pandas数值统计​ Pandas数据清洗​​
liiuyizeliuyize的博客
03-31 3475
头歌机器学习---Pandas数值统计​ Pandas数据清洗
R语言数据塑形（5）-数据框中数据运算
weixin_39029293的博客
03-06 1554
[Rscript]数据框的统计量汇总
热门推荐
TOMACAT的博客
01-17 2万+
1、向量是有名字的，可以使用names()查看或者unname()去除 2、构建空的向量或者空的数据框接收循环结果的时候，必须把构建步骤放在循坏之外，否则每次循环都会生成新的空的数据框，最终得到的数据框会有很多零值。 setwd("E:/天睿TERADATA/data_analysis") rawdata<-read.csv("test_data.csv") #筛选出待分析数
DataFrame统计运算
缘 源 园
04-05 685
import pandas as pd # 读取文件 data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv") data open high close low volume price_change p_change turnover 2018-02-27 23.53 25.88 24.16 23.53 95578.03 0.63 2.68 2.39 201...
python数据分析的基础知识—pandas中dataframe()使用
sodaloveer的博客
08-03 1855
pandas中dataframe()使用
Spark中DataFrame与Pandas中DataFrame的区别
给我一点温度
08-20 9829
目录 为何使用 PySpark DataFrame Pandas DataFrame 数据结构特性 Spark DataFrame 数据结构与存储特性 使用 Spark DataFrame 优势 Spark toPandas 详解 Spark与Pandas中的DataFrame的区别 为何使用 PySpark DataFrame 使用 pandas 进行数据处理，dataframe...
Pandas入门篇（二）-------Dataframe篇2（Dataframe数据的处理！巨详细易懂，适合新手！）（机器学习前置技术栈）
2301_77539454的博客
04-24 2633
Dataframe在进行数据清洗和预处理时，我们需要遵循一定的步骤和原则。首先，我们需要对数据进行整体的了解和探索，包括数据的来源、结构、分布以及存在的问题等。然后，我们可以根据问题的具体情况选择合适的方法进行清洗和处理。例如，对于缺失值，我们可以选择填充、删除或插值等方法；对于重复值，我们可以选择删除或合并等方法。同时，我们还需要注意保留数据的原始信息和特征，避免在清洗过程中引入新的误差或偏差。本篇详细的介绍了Dataframe进行数据清洗和预处理的api和原则。
NDAS网络硬盘WIN7安装盘
12-15
NDAS 是美国 XIMETA 公司的独家技术，在 2003 年由 Han Kim 和 D.K. Jeong 所组成，公司总部在美国加州 产品研发分别在美国加州和韩国汉城。主流技术在于构建原始的装置应用在多媒体的网络上，研发 ASIC 芯片给系统软件，用于省却，分享和多媒体的播放资料。
使用Pandas对销售数据进行分析
cy364328541的博客
03-30 4443
现在我们获得了一个连续数据的数据集data.txt，该数据集由年，月份，和AB两地某商品的销售数据组成，我们希望发现这两地销售数据之间是否有关联。
Pandas数据分析32——FRM模型分析
weixin_46277779的博客
08-17 2270
pandas进行FRM模型的分析，将客户进行分层然后管理营销策略
第1章 Pandas基础操作（使用pandas进行数据分析，从小白逆袭大神，你会了吗？）
youif的博客
04-21 1738
文章目录第1章 Pandas基础查看Pandas版本一、文件读取与写入1. 读取（a）csv格式（b）txt格式（c）xls或xlsx格式2. 写入（a）csv格式（b）xls或xlsx格式二、基本数据结构1. Series（a）创建一个Series对于一个Series，其中最常用的属性为值（values），索引（index），名字（name），类型（dtype）（b）访问Series属性（c）取...
Python DataFrame数据分组统计（Pandas篇-16）
侯小啾技术博客
03-08 5974
Python Pandas DataFrame数据分组统计（第16讲）【`groupby()`&`agg()`】`groupby()` 函数是 Pandas 中用于分组数据的强大工具。它允许我们按照某一列或多个列的值对 DataFrame 进行分组，并对每个分组应用相应的函数。`agg()` 函数是 `Pandas` 中的一个灵活且功能强大的函数，用于对 `DataFrame` 或分组后的数据进行聚合操作。它允许我们一次性应用多个聚合函数或自定义函数，并返回一个包含聚合结果的新的 `DataFrame`。
一文彻底搞清楚DAS/SAN/NAS
am_Linux的博客
03-18 628
SAN本身不带文件系统，它就是一个可以连接到网络设备的存储设备。如上图所示，SAN结构中，文件管理系统（FS）分别在每一个应用服务器上面，而NAS则是每个应用服务器通过网络共享协议，使用同一个文件管理系统。DAS最简单，就是直接把存储设备连接到服务器，而这种模式最大的问题是，每个应用服务器都要有独立的存储设备，这样增加了数据处理的复杂度，随着服务器的增加，网络系统效率也急剧下降。NAS提供者首先是一台带有操作系统的服务器，然后该服务器后端连接着一个或者多个存储设备，这个设备可以是DAS，也可以是SAN。
机器学习实战篇：使用贝叶斯模型对鸢尾花数据集分类
人工智能讲师团
03-11 8270
1、简介 本文主要讲解朴素贝叶斯及其推理，并实现鸢尾花数据的分类问题 2、算法解释 朴素贝叶斯最初来源于统计科学领域。根据朴素贝叶斯公式： 由于类似然涉及到多个特征的组合求解较为困难。所以为了简化运算，降低计算复杂度，我们假设每个特征具备统计独立性，即特征间不存在关联性。这样就可以简化上述贝叶斯公式为： 上述公式即为朴素贝叶斯通用公式，我们进一步化简去除无关证据项得： 根据...
【python数据分析09】——Pandas统计分析(DataFrame常用操作)
zhejie666的博客
08-18 3684
DataFrame是最常用的pandas对象。完成数据读取后，数据就以DataFrame数据结构存储在内存中，但此时并不能直接开始统计分析工作，需要使用DataFrame的属性与方法对数据的分布、大小等基本的数据状况有一个了解。只有对数据基本状况有了一个深度的了解，才能够依据数据的状况，进行量身定制的统计分析。
python的程序题（来自南16同学的力量）
star_and_sun的博客
06-23 5285
1. 已知data目录下由xls文件electricity_data.xls，其内容如下图： 试在data并列的目录code中写出Python代码，计算出线损率，并对数据进行编号，并将结果写入到并列tmp目录下的electricity_data.xls中，使其内容如下图： import numpy as np import pandas as pd dd = pd.read_excel(“C:/v.xlsx”) dd.insert(0,“序号”,range(1,6),allow_duplicates=T
pandas dataframe 按旬进行统计
最新发布
12-29
### 使用 Pandas DataFrame 按旬统计 为了实现按旬统计数据，可以采用时间序列数据作为基础。通过设置日期索引来利用 `pd.Grouper` 函数来分组并执行聚合操作。 #### 创建带有时间戳的数据集 首先构建一个具有时间...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值