【Pandas学习】DataFrame数据框的统计计算方法

最新推荐文章于 2025-05-07 11:55:55 发布
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分类专栏： Python学习 文章标签： python
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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。

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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 3834
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 2463
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。
Pandas之数据框运算
W_weiying的博客
05-21 4105
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 3324
头歌机器学习---Pandas数值统计​ Pandas数据清洗
【Python数据分析】Matplotlib绘制不同的柱状图
最新发布
weixin_42636075的博客
05-07 1532
Matplotlib绘制不同的柱状图
R语言数据塑形（5）-数据框中数据运算
weixin_39029293的博客
03-06 1543
[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
04-05 584
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...
pandas处理DataFrame的方法汇总06
qq_44133607的博客
05-20 2019
创建一个 DataFrame})print(df)# 自定义函数：计算范围# 使用 groupby 方法按 'Category' 列分组并应用自定义函数iat是 Pandas 提供的一个方法，用于通过整数位置快速访问和修改单个数据元素。适用于 DataFrame 和 Series，对单个标量值进行高效的读取和写入操作。与iloc不同，iat仅限于单个元素的操作，适合在需要快速访问或修改单个值的场景中使用。通过上述案例，我们可以看到iat的使用方法及其在实际数据操作中的应用。
python数据分析的基础知识—pandas中dataframe()使用
sodaloveer的博客
08-03 1734
pandas中dataframe()使用
Spark中DataFrame与Pandas中DataFrame的区别
给我一点温度
08-20 9649
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...
使用Pandas对销售数据进行分析
cy364328541的博客
03-30 4367
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 2127
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 1676
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数据分析09】——Pandas统计分析(DataFrame常用操作)
zhejie666的博客
08-18 3525
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。
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 8147
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的程序题（来自南16同学的力量）
star_and_sun的博客
06-23 5231
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
Python机器学习数据预处理：读取txt数据文件并切分为训练和测试数据集
日进一步
04-04 1万+
背景信息在使用Python进行机器学习时，经常需要自己完成数据的预处理，本节主要实现对txt文本数据的读取，该文本满足如下要求：每行为一条样本数据，包括特征值与标签，标签在最后样本数据的特征值之间以及标签之间使用,分割文本末尾无空行（在人为编辑过程中很容易在末尾加入空行，要检查并删除）本文先给出实现代码，最后以Iris数据集为例说明如何使用。代码实现# 引入所需包 import numpy as ...
Python3 DataFrame数据运算
Robin Hu的专栏
05-11 2797
pandas的DataFrame极大地简化了数据分析过程中一些烦琐操作，它是一个表格型的数据结构, 每一列代表一个变量，而每一行则是一条记录。简答地说，DataFrame是共享同一个index的Series的集合。 一、简单运算 在分析数据时:不可避免地要对数据进行运算。当对两个数据集进行算术运算时，遇到的核心问题有两个：一是两个数据集之间如何进行匹配进而运算；二是如何处理不匹配的数据。Pandas的Series与DataFrame这两种数据类型比较有特色的部分是index （ DataFrame 还多
pandas dataframe 按旬进行统计
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范围的 DataFrame 来模拟实际场景下的日度观测值： ```python import pandas as pd import numpy as np # 设定随机种子以便结果可重复 np.random.seed(42) dates = pd.date_range('2023-01-01', periods=60, freq='D') data = {'value': np.random.rand(len(dates))} df = pd.DataFrame(data=data, index=dates) ``` #### 定义函数以获取每旬的第一天 定义辅助函数用于确定每个时间段所属的具体旬期起始位置： ```python def get_decade(date): day_of_month = date.day decade_start_day = ((day_of_month - 1) // 10 * 10) + 1 return date.replace(day=decade_start_day) ``` #### 应用自定义频率转换器 使用 `.groupby()` 结合上述定义好的映射逻辑来进行分组求和或其他所需的操作： ```python result_df = df.groupby(get_decade).agg( total_value=('value', 'sum'), # 计算各旬内的总和 mean_value=('value', 'mean') # 并计算均值作为额外指标 ) print(result_df) ``` 此代码片段会输出一个新的 DataFrame，在这里每一行代表原始数据集中对应期间内所有记录经过特定运算后的汇总信息[^1]。 对于更复杂的分析需求，还可以继续扩展这个框架，比如加入更多维度或者调整所使用的统计量。
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