Большое количество методов совместно вычисляет описательную статистику и другие связанные операции над DataFrame. Большинство из них являются агрегатами, такими как sum (), mean (), но некоторые из них, например sumsum () , создают объект одинакового размера. Вообще говоря, эти методы принимают аргумент оси , как и ndarray. {Sum, std, …}, но ось может быть указана по имени или целому числу
-
DataFrame — «индекс» (ось = 0, по умолчанию), «столбцы» (ось = 1)
DataFrame — «индекс» (ось = 0, по умолчанию), «столбцы» (ось = 1)
Давайте создадим DataFrame и будем использовать этот объект в этой главе для всех операций.
пример
import pandas as pd import numpy as np #Create a Dictionary of series d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack', 'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]), 'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65]) } #Create a DataFrame df = pd.DataFrame(d) print df
Его вывод выглядит следующим образом —
Age Name Rating 0 25 Tom 4.23 1 26 James 3.24 2 25 Ricky 3.98 3 23 Vin 2.56 4 30 Steve 3.20 5 29 Smith 4.60 6 23 Jack 3.80 7 34 Lee 3.78 8 40 David 2.98 9 30 Gasper 4.80 10 51 Betina 4.10 11 46 Andres 3.65
сумма ()
Возвращает сумму значений для запрошенной оси. По умолчанию ось является индексом (ось = 0).
import pandas as pd import numpy as np #Create a Dictionary of series d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack', 'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]), 'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65]) } #Create a DataFrame df = pd.DataFrame(d) print df.sum()
Его вывод выглядит следующим образом —
Age 382 Name TomJamesRickyVinSteveSmithJackLeeDavidGasperBe... Rating 44.92 dtype: object
Каждый отдельный столбец добавляется индивидуально (строки добавляются).
Ось = 1
Этот синтаксис выдаст вывод, как показано ниже.
import pandas as pd import numpy as np #Create a Dictionary of series d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack', 'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]), 'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65]) } #Create a DataFrame df = pd.DataFrame(d) print df.sum(1)
Его вывод выглядит следующим образом —
0 29.23 1 29.24 2 28.98 3 25.56 4 33.20 5 33.60 6 26.80 7 37.78 8 42.98 9 34.80 10 55.10 11 49.65 dtype: float64
имею в виду()
Возвращает среднее значение
import pandas as pd import numpy as np #Create a Dictionary of series d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack', 'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]), 'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65]) } #Create a DataFrame df = pd.DataFrame(d) print df.mean()
Его вывод выглядит следующим образом —
Age 31.833333 Rating 3.743333 dtype: float64
станд ()
Возвращает стандартное отклонение Бресселя для числовых столбцов.
import pandas as pd import numpy as np #Create a Dictionary of series d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack', 'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]), 'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65]) } #Create a DataFrame df = pd.DataFrame(d) print df.std()
Его вывод выглядит следующим образом —
Age 9.232682 Rating 0.661628 dtype: float64
Функции и описание
Давайте теперь разберемся с функциями описательной статистики в Python Pandas. В следующей таблице перечислены важные функции —
| Sr.No. | функция | Описание |
|---|---|---|
| 1 | кол-() | Количество ненулевых наблюдений |
| 2 | сумма () | Сумма значений |
| 3 | имею в виду() | Среднее значение |
| 4 | медиана () | Медиана ценностей |
| 5 | Режим() | Режим ценностей |
| 6 | станд () | Стандартное отклонение значений |
| 7 | мин () | Минимальное значение |
| 8 | Максимум() | Максимальное значение |
| 9 | абс () | Абсолютная величина |
| 10 | прод () | Продукт ценностей |
| 11 | cumsum () | Накопительная сумма |
| 12 | cumprod () | Накопительный продукт |
Примечание. Поскольку DataFrame является гетерогенной структурой данных. Общие операции не работают со всеми функциями.
-
Такие функции, как sum (), cumsum (), работают как с числовыми, так и с символьными (или) строковыми элементами данных без каких-либо ошибок. Хотя на практике агрегации символов обычно не используются, эти функции не выдают никаких исключений.
-
Такие функции, как abs (), cumprod () выдают исключение, когда DataFrame содержит символьные или строковые данные, поскольку такие операции не могут быть выполнены.
Такие функции, как sum (), cumsum (), работают как с числовыми, так и с символьными (или) строковыми элементами данных без каких-либо ошибок. Хотя на практике агрегации символов обычно не используются, эти функции не выдают никаких исключений.
Такие функции, как abs (), cumprod () выдают исключение, когда DataFrame содержит символьные или строковые данные, поскольку такие операции не могут быть выполнены.
Обобщающие данные
Функция description () вычисляет сводную статистику, относящуюся к столбцам DataFrame.
import pandas as pd import numpy as np #Create a Dictionary of series d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack', 'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]), 'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65]) } #Create a DataFrame df = pd.DataFrame(d) print df.describe()
Его вывод выглядит следующим образом —
Age Rating count 12.000000 12.000000 mean 31.833333 3.743333 std 9.232682 0.661628 min 23.000000 2.560000 25% 25.000000 3.230000 50% 29.500000 3.790000 75% 35.500000 4.132500 max 51.000000 4.800000
Эта функция дает среднее, стандартное и IQR значения. И, функция исключает символьные столбцы и данные о числовых столбцах. «include» — это аргумент, который используется для передачи необходимой информации о том, какие столбцы необходимо учитывать для обобщения. Принимает список значений; по умолчанию «число».
- объект — суммирует строковые столбцы
- число — суммирует числовые столбцы
- all — суммирует все столбцы вместе (не следует передавать его как значение списка)
Теперь используйте следующую инструкцию в программе и проверьте вывод:
import pandas as pd import numpy as np #Create a Dictionary of series d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack', 'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]), 'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65]) } #Create a DataFrame df = pd.DataFrame(d) print df.describe(include=['object'])
Его вывод выглядит следующим образом —
Name count 12 unique 12 top Ricky freq 1
Теперь используйте следующую инструкцию и проверьте вывод —
import pandas as pd import numpy as np #Create a Dictionary of series d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack', 'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]), 'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65]) } #Create a DataFrame df = pd.DataFrame(d) print df. describe(include='all')
Его вывод выглядит следующим образом —