举例用一下pandas中的统计函数

答：Pandas 中的统计函数可以用来对数据进行汇总和计算，比如可以使用函数 count() 来计算数据中的非空值数量；使用 sum() 函数来计算数据中所有值的总和；使用 mean() 函数来计算数据中所有值的平均值；使用 median() 函数来计算数据中所有值的中位数；使用 min() 和 max() 函数来计算数据中所有值的最小值和最大值。

相关问题

pandas groupby函数 统计 解释 并举例

Pandas的groupby函数是用于分组聚合数据的函数。它将数据根据指定的键分组，并对每个组执行一些聚合操作（如计算均值、求和等）。例如，你有一个包含学生姓名、成绩和年龄的数据集，你可以使用groupby函数对数据进行分组，然后计算每个年龄段的学生平均成绩。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank', 'Gina', 'Hank', 'Ivy'],
    'Age': [18, 19, 18, 17, 18, 18, 19, 17, 19],
    'Score': [80, 85, 90, 75, 85, 78, 92, 87, 83]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照年龄分组，计算每个年龄段的平均成绩
result = df.groupby('Age').mean()

print(result)

输出结果为：

         Score
Age           
17   76.000000
18   83.333333
19   87.333333

这表示17岁学生的平均成绩为76分，18岁学生的平均成绩为83.3分，19岁学生的平均成绩为87.3分。

pandas groupby函数 分析 解释 并举例

好的，关于 pandas 中的 groupby 函数，它可以用于对 DataFrame 数据按照某些列进行分组，然后对分组后的数据进行统计分析，如求和、平均值、最大值、最小值等等。比如我们有一份学生的成绩单 DataFrame 数据，可以按照班级进行分组，然后求出各个班级的平均成绩、最高成绩等等。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 创建数据
data = pd.DataFrame({
    'class': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'name': ['John', 'Tom', 'Jerry', 'Lucy', 'Emma', 'Nick'],
    'score': [90, 80, 95, 75, 92, 68]
})

# 按班级进行分组，并求各个班级的平均分
grouped = data.groupby('class')
print(grouped.mean())

# 输出结果：
#        score
# class       
# A       92.333333
# B       74.333333

在这个例子中，我们先创建了一个 DataFrame 数据，包含学生姓名、所在班级和成绩三列。然后我们按照班级进行分组，使用 `groupby` 函数实现。接着再对分组后的数据求平均值，使用 `mean` 函数实现。最终得出每个班级的平均分。

除了 `mean` 函数，groupby 函数还可以和其他的统计函数一起使用，比如 `sum`、`max`、`min`、`count` 等。此外，我们还可以在分组后的数据中使用 apply 方法，对每个分组进行进一步的操作，比如筛选、排序、统计等等。