如何获取Pandas DataFrame的描述性统计量?

2021年9月19日23:34:11 发表评论 111 次浏览

需要获取Pandas DataFrame的描述性统计数据吗?Pandas DataFrame如何获取描述性统计量

如果是这样,你可以使用以下模板获取DataFrame 中特定的描述性统计信息:

df['DataFrame Column'].describe()

或者,你可以使用此模板获取整个DataFrame的描述性统计信息:

df.describe(include='all')

在下一节中,我将通过一个示例向你展示导出描述性统计量的步骤。

获取Pandas DataFrame描述性统计数据的步骤

第 1 步:收集数据

首先,你需要为 DataFrame 收集数据。例如,我收集了以下有关汽车的数据:

BrandPriceYear
Honda Civic220002014
Ford Focus270002015
Toyota Corolla250002016
Toyota Corolla290002017
Audi A4350002018

第 2 步:创建数据帧

接下来,你需要根据收集的数据创建 DataFrame。

对于我们的示例,创建 DataFrame 的代码是:

from pandas import DataFrame

Cars = {'Brand': ['Honda Civic','Ford Focus','Toyota Corolla','Toyota Corolla','Audi A4'],
        'Price': [22000,27000,25000,29000,35000],
         'Year': [2014,2015,2016,2017,2018]
        }

df = DataFrame(Cars, columns= ['Brand', 'Price','Year'])
print (df)

用 Python 运行代码,你会得到这个 DataFrame:

如何获取Pandas DataFrame的描述性统计量?

第 3 步:获取Pandas DataFrame的描述性统计信息

准备好 DataFrame 后,你将能够使用你在本指南开头看到的模板获取描述性统计信息

df['DataFrame Column'].describe()

假设你想要获取包含数字数据的“价格”字段的描述性统计数据。 在这种情况下,你需要应用的语法是:

df['Price'].describe()

所以完整的 Python 代码如下Pandas DataFrame获取描述性统计量示例

from pandas import DataFrame

Cars = {'Brand': ['Honda Civic','Ford Focus','Toyota Corolla','Toyota Corolla','Audi A4'],
        'Price': [22000,27000,25000,29000,35000],
         'Year': [2014,2015,2016,2017,2018]
        }

df = DataFrame(Cars, columns= ['Brand', 'Price','Year'])

stats_numeric = df['Price'].describe()
print (stats_numeric)

运行代码后,你将获得“价格”字段的描述性统计信息:

如何获取Pandas DataFrame的描述性统计量?

你会注意到输出包含 6 个小数位。然后,你可以将astype (int)的语法添加 到代码中以获取整数值。

这是代码的样子:

from pandas import DataFrame

Cars = {'Brand': ['Honda Civic','Ford Focus','Toyota Corolla','Toyota Corolla','Audi A4'],
        'Price': [22000,27000,25000,29000,35000],
         'Year': [2014,2015,2016,2017,2018]
        }

df = DataFrame(Cars, columns= ['Brand', 'Price','Year'])

stats_numeric = df['Price'].describe().astype (int)
print (stats_numeric)

运行代码,你只会得到整数:

如何获取Pandas DataFrame的描述性统计量?

分类数据的描述性统计

Pandas DataFrame如何获取描述性统计量?到目前为止,你已经了解了如何获取数值数据的描述性统计量。“价格”字段用于此目的。

但是,你还可以获得分类数据的描述性统计数据。

例如,你可以使用以下代码获取“品牌”字段的一些描述性统计信息:

from pandas import DataFrame

Cars = {'Brand': ['Honda Civic','Ford Focus','Toyota Corolla','Toyota Corolla','Audi A4'],
        'Price': [22000,27000,25000,29000,35000],
         'Year': [2014,2015,2016,2017,2018]
        }

df = DataFrame(Cars, columns= ['Brand', 'Price','Year'])

stats_categorical = df['Brand'].describe()
print (stats_categorical)

这是你会得到的结果:

如何获取Pandas DataFrame的描述性统计量?

获取整 Pandas DataFrame的描述性统计信息

最后,你可以应用以下模板来获取整个DataFrame的描述性统计信息:

df.describe(include='all')

所以完整的 Python 代码如下所示:

from pandas import DataFrame

Cars = {'Brand': ['Honda Civic','Ford Focus','Toyota Corolla','Toyota Corolla','Audi A4'],
        'Price': [22000,27000,25000,29000,35000],
         'Year': [2014,2015,2016,2017,2018]
        }

df = DataFrame(Cars, columns= ['Brand', 'Price','Year'])

stats = df.describe(include='all')
print (stats)

运行代码,你会得到如下结果:

如何获取Pandas DataFrame的描述性统计量?

Pandas DataFrame的描述性统计量:分解描述性统计数据

你可以将描述性统计进一步细分为以下内容:

计数

df['DataFrame Column'].count()

平均数

df['DataFrame Column'].mean()

标准偏差

df['DataFrame Column'].std()

最小值:

df['DataFrame Column'].min()

0.25 分位数

df['DataFrame Column'].quantile(q=0.25)

0.50 分位数(中位数)

df['DataFrame Column'].quantile(q=0.50)

0.75 分位数

df['DataFrame Column'].quantile(q=0.75)

最大值:

df['DataFrame Column'].max()

Pandas DataFrame如何获取描述性统计量?对于我们的示例, df['DataFrame Column'] 是df['Price']

因此,我们示例的完整 Python 代码如下Pandas DataFrame获取描述性统计量示例

from pandas import DataFrame

Cars = {'Brand': ['Honda Civic','Ford Focus','Toyota Corolla','Toyota Corolla','Audi A4'],
        'Price': [22000,27000,25000,29000,35000],
         'Year': [2014,2015,2016,2017,2018]
        }

df = DataFrame(Cars, columns= ['Brand', 'Price','Year'])

count1 = df['Price'].count()
print('count: ' + str(count1))

mean1 = df['Price'].mean()
print('mean: ' + str(mean1))

std1 = df['Price'].std()
print('std: ' + str(std1))

min1 = df['Price'].min()
print('min: ' + str(min1))

quantile1 = df['Price'].quantile(q=0.25)
print('25%: ' + str(quantile1))

quantile2 = df['Price'].quantile(q=0.50)
print('50%: ' + str(quantile2))

quantile3 = df['Price'].quantile(q=0.75)
print('75%: ' + str(quantile3))

max1 = df['Price'].max()
print('max: ' + str(max1))

在 Python 中运行代码后,你将获得以下统计信息:

如何获取Pandas DataFrame的描述性统计量?
木子山

发表评论

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen: