Pandas数据统计分析的终极攻略

用 Pandas 征服数据统计：轻松探索数据规律

前言

在数据分析领域，统计分析至关重要，它能帮助我们深入了解数据的本质和趋势。Pandas 是 Python 中一款功能强大的数据分析库，它提供了一系列统计分析工具，让我们能够轻而易举地获取数据的汇总统计信息。

Pandas 数据统计分析的利器：describe() 方法

Pandas 提供了两个强大的统计方法：DataFrame.describe() 和 Series.describe()。DataFrame.describe() 用于对 DataFrame 中所有列进行统计分析，而 Series.describe() 用于对 Series 中所有元素进行统计分析。

DataFrame.describe() 方法的应用

DataFrame.describe() 方法可以对 DataFrame 中所有列进行统计分析，并返回一个 DataFrame，其中包含了每列的统计信息，包括：

• count： 非空值的个数
• mean： 平均值
• std： 标准差
• min： 最小值
• max： 最大值
• 25%： 下四分位数
• 50%： 中位数
• 75%： 上四分位数
• iqr： 四分位距

代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mary', 'Bob'], 'age': [20, 25, 30], 'salary': [1000, 2000, 3000]})

print(df.describe())

输出结果：

   age  salary
count  3.0    3.0
mean  25.0  2000.0
std   5.0    1000.0
min   20.0  1000.0
25%   22.5  1500.0
50%   25.0  2000.0
75%   27.5  2500.0
max   30.0  3000.0

Series.describe() 方法的应用

Series.describe() 方法可以对 Series 中所有元素进行统计分析，并返回一个 Series，其中包含了 Series 中元素的统计信息，包括：

• count： 非空值的个数
• mean： 平均值
• std： 标准差
• min： 最小值
• max： 最大值
• 25%： 下四分位数
• 50%： 中位数
• 75%： 上四分位数
• iqr： 四分位距

代码示例：

import pandas as pd

series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

print(series.describe())

输出结果：

count    5.000000
mean     3.000000
std      1.581139
min      1.000000
25%      2.000000
50%      3.000000
75%      4.000000
max      5.000000

Pandas 数据统计分析的常见示例

示例 1： 统计 DataFrame 中所有列的汇总统计信息

示例 2： 统计 Series 中所有元素的汇总统计信息

结论

Pandas 数据统计分析功能强大，可以帮助我们快速洞察数据的整体情况和规律，为我们做出明智的决策提供坚实的基础。通过熟练掌握 DataFrame.describe() 和 Series.describe() 方法，我们可以轻松获取数据的统计摘要，从而有效地探索数据并发现隐藏的趋势。

常见问题解答

1. DataFrame.describe() 和 Series.describe() 有什么区别？

• DataFrame.describe() 用于对 DataFrame 中所有列进行统计分析，而 Series.describe() 用于对 Series 中所有元素进行统计分析。

2. 什么是四分位距？

• 四分位距是上四分位数和下四分位数之间的差值，它可以衡量数据的分布范围。

3. 如何获取 DataFrame 中特定列的统计信息？

• 可以使用 df['column_name'].describe() 获取 DataFrame 中特定列的统计信息。

4. 如何获取 Series 中特定元素的统计信息？

• 可以使用 series[element].describe() 获取 Series 中特定元素的统计信息。

5. Pandas 还有哪些其他统计分析功能？

• Pandas 提供了一系列其他统计分析功能，包括 mean(), median(), std(), var() 和 corr()。