关于数据分析:python数据分析-pandasDataFrame基本聚合函数统计数据

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1# -*- coding: UTF-8 -*-
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3import pandas as pd
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5data_dict = {'first_col': [1, 2, 3, 4], 'second_col': [5, 6, 7, 8]}
6
7df = pd.DataFrame(data_dict)

统计简略信息

 1# 生成简要的数据统计数据
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 3describe(percentiles=None, include=None, exclude=None)
 4#        first_col  second_col
 5# count   4.000000    4.000000    总数量
 6# mean    2.500000    6.500000    均值
 7# std     1.290994    1.290994    方差
 8# min     1.000000    5.000000    最小值
 9# 25%     1.750000    5.750000    25% 数据量时的数据
10# 50%     2.500000    6.500000    50% 数据量时的数据
11# 75%     3.250000    7.250000    75% 数据量时的数据
12# max     4.000000    8.000000    最大值
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14# percentiles 指定统计量，默认是 25%、50%、75% 时的数据量
15# include 蕴含数据类型，include='all' 同时蕴含离散型与数值型的统计特色、include='O' 蕴含离散型、默认 include=None 蕴含数值型
16# exclude 不蕴含数据类型，exclude='O' 不蕴含离散型
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18print(df.describe(percentiles=[.2,.4,.6,.8], include=None, exclude='O'))

head() 与 tail() 函数

1# head() 函数前多少行
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3print(df.head(2))
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5# tail() 函数后多少行
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7print(df.tail(2))
数据聚合统计
 1# 获取某一列的和
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 3print(df['first_col'].sum())
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 5# 获取某一列的均值
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 7print(df['first_col'].mean())
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 9# 获取某一列的总数量
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11print(df['first_col'].count())
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13# 获取某一列的最大值
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15print(df['first_col'].max())
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17# 获取某一列的最小值
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19print(df['first_col'].min())

数据结构统计

 1# 返回列的数据类型
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 3print(df.dtypes)
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 5# size() 返回数据总数
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 7print(df.size)
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 9# 返回数据形态，几行几列
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11print(df.shape)
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13# 返回列数
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15print(df.ndim)
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17# 返回每一列的名称
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19print(df.axes)

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