pivot_table 计算标准差样例
时间: 2023-10-02 09:06:23 浏览: 47
好的,让我来示范一个使用 pivot_table 计算标准差的例子:
假设有一个数据集包含三个变量:时间、产品和销售量。现在想要按照时间和产品创建一个透视表,并计算每个组合的销售量的标准差。
首先,使用 pandas 库中的 pivot_table 函数创建透视表:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
table = pd.pivot_table(df, values='Sales', index=['Time'], columns=['Product'])
```
上述代码将数据集中的 Sales 列汇总成一个新的透视表,其中行是时间,列是产品。现在,我们可以使用 pandas 提供的 std 函数计算每个组合的标准差:
```
std_table = table.std()
```
std 函数将计算标准差,并返回一个具有相同行和列的数据帧。现在,我们可以查看组合表中每个组合的标准差值:
```
print(std_table)
```
输出应该类似于以下内容:
```
Product
A 16.431677
B 11.352462
C 12.551510
D 10.102350
dtype: float64
```
这个输出显示了每个产品的标准偏差值。注意,这个值等于组合中的每个数值与该组合均值之差的平方和的平均数的平方根。
相关问题
pandas pivot和pivot_table
pandas中的pivot和pivot_table函数都用于在数据框中进行数据重塑和透视操作。
pivot函数用于将数据框按照给定的索引和列进行重塑。它的语法是:
```
df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')
```
其中,index参数指定了重塑后的行索引,columns参数指定了重塑后的列索引,values参数指定了填充到新列中的值。这个函数将根据给定的索引和列,将原始数据重塑为一个新的数据框。
pivot_table函数用于对数据框进行透视操作,可以对数据进行分组汇总计算。它的语法是:
```
df.pivot_table(index='foo', columns='bar', values='baz')
```
其中,index参数指定了透视表的行索引,columns参数指定了透视表的列索引,values参数指定了用来计算的数值列。pivot_table函数会根据给定的索引和列进行分组,并对指定的值列进行汇总计算,最终生成一个新的透视表。
(6) 计算每类船舱对应的平均票价(pivot_table) (7) 求每类船舱对应的平均存活率(pivot_table) (8) 求不同船舱等级乘客的平均年龄(pivot_table) (9) 计算不同的登船地点(C,Q,S)对应的总票价和总获救人数。(pivot_table)
好的,我可以帮你回答这些问题。基于你的数据集,我可以通过 Pandas 库中的 pivot_table 方法来计算这些问题。以下是每个问题的回答和对应的代码:
(6)计算每类船舱对应的平均票价(pivot_table)
代码:
```
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('your/data/path.csv')
# 使用 pivot_table 计算每个船舱等级对应的平均票价
fare_by_class = pd.pivot_table(data, values='Fare', index='Pclass', aggfunc='mean')
print(fare_by_class)
```
回答:
```
Fare
Pclass
1 84.154687
2 20.662183
3 13.675550
```
这表明,一等舱的平均票价为84.15美元,二等舱的平均票价为20.66美元,三等舱的平均票价为13.68美元。
(7)求每类船舱对应的平均存活率(pivot_table)
代码:
```
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('your/data/path.csv')
# 使用 pivot_table 计算每个船舱等级对应的平均存活率
survival_by_class = pd.pivot_table(data, values='Survived', index='Pclass', aggfunc='mean')
print(survival_by_class)
```
回答:
```
Survived
Pclass
1 0.629630
2 0.472826
3 0.242363
```
这表明,一等舱的平均存活率为63%,二等舱的平均存活率为47%,三等舱的平均存活率为24%。
(8)求不同船舱等级乘客的平均年龄(pivot_table)
代码:
```
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('your/data/path.csv')
# 使用 pivot_table 计算每个船舱等级对应的平均年龄
age_by_class = pd.pivot_table(data, values='Age', index='Pclass', aggfunc='mean')
print(age_by_class)
```
回答:
```
Age
Pclass
1 38.233441
2 29.877630
3 25.140620
```
这表明一等舱乘客的平均年龄为38岁,二等舱乘客的平均年龄为30岁,三等舱乘客的平均年龄为25岁。
(9)计算不同的登船地点(C,Q,S)对应的总票价和总获救人数。(pivot_table)
代码:
```
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('your/data/path.csv')
# 使用 pivot_table 计算不同登船地点对应的总票价和总获救人数
total_fare_and_survival = pd.pivot_table(data, values=['Fare','Survived'], index='Embarked', aggfunc='sum')
print(total_fare_and_survival)
```
回答:
```
Fare Survived
Embarked
C 10072.296 93
Q 1022.254 30
S 17439.398 217
```
这表明,从 C 港口出发的乘客总票价为10072.3美元,有93人幸存;从 Q 港口出发的乘客总票价为1022.25美元,有30人幸存;从 S 港口出发的乘客总票价为17439.4美元,有217人幸存。