pandas pivot_table箱线图

Pandas 的 pivot_table 函数用于对数据进行透视表操作，并且可以利用箱线图来展示数据的分布情况。箱线图是一种统计图表，能够显示数据的中位数、上下四分位数及异常值等统计量。

首先，我们可以利用 pivot_table 函数根据需要的行和列来对数据进行汇总。然后，利用箱线图来可视化汇总后的数据，能够直观地展示数据的分布情况。

在箱线图中，箱子的顶端和底端分别代表了数据的上下四分位数，箱子内部的线代表了数据的中位数。箱子外部的点则代表了异常值。通过箱线图，我们可以清晰地看到数据的分布情况，包括数据的中位数、离群值等信息。

使用 pivot_table 函数和箱线图可以帮助我们更好地了解数据的分布情况，并且可以用于比较不同数据集之间的差异。通过将 pivot_table 与箱线图结合使用，我们可以更好地进行数据分析和可视化，从而更好地理解数据的特征和规律。这对于数据分析和决策制定都具有重要的意义。

相关问题

pandas数据洗涤

Pandas数据洗涤，通常是指清洗和预处理DataFrame或Series过程中的一些常见操作。这个过程主要包括以下几个方面：

1. **缺失值处理**：检查并填充、删除或替换NaN值。例如，可以使用`fillna()`函数填充缺失值，`dropna()`函数删除含有缺失值的行或列。

2. **重复值检测与去重**：使用`duplicated()`和`drop_duplicates()`函数识别并移除重复的记录。

3. **异常值处理**：检查并可能修正数值型数据中的离群点，比如使用箱线图判断IQR范围。

4. **数据类型转换**：确保数据类型与分析任务匹配。例如，将字符串转换为数字类型，如`astype()`函数。

5. **数据规范化**：标准化或归一化数值数据，以便于比较。例如，z-score标准化或Min-Max缩放。

6. **数据重塑**：调整数据结构，如合并、拆分、堆叠等，使用`merge()`, `pivot_table()`等函数。

7. **编码分类变量**：对类别变量进行独热编码（One-Hot Encoding），转换为数值表示，以便机器学习模型处理。

8. **特征选择**：如果数据集中包含冗余或无关的特征，可以选择性地保留有用的特征。

在Pandas中，通过灵活的数据结构和丰富的内置函数，数据洗涤变得相对高效和直观。

waterConsump.csv为用户的用水量数据，数据中有编号为1-200的200位用户，DATE表示时间，如2017/1/1表示2017年1月1日，NUM为用量单位。请完成以下工作： 1、将数据进行透视表操作，行为用户编号，列为日期、值为用户每日用水量。 2、对数据中的异常数据进行识别并处理。 3、统计每个用户用水数据的基本统计量，包括：最大值、最小值、均值、中位数、和、方差、偏度、峰度。 4、每个用户用水数据按日差分，并求取差分结果的基本统计量，统计量同3。 5、求取每个用户的20%分位数。

1. 透视表操作：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('waterConsump.csv')

# 透视表操作
pivot_table = pd.pivot_table(data, values='NUM', index='编号', columns='DATE')

2. 异常数据识别并处理：

一般来说，异常数据可以通过箱线图来进行识别。首先，计算每个用户每天用水量的均值和标准差，然后根据 3 倍标准差原则，识别出超过 3 倍标准差的数据点为异常值。最后，将异常值替换为均值。

# 异常数据处理
for i in range(1, 201):
    # 计算均值和标准差
    mean = pivot_table.loc[i].mean()
    std = pivot_table.loc[i].std()
    # 识别异常数据
    outliers = (pivot_table.loc[i] - mean).abs() > 3 * std
    # 将异常数据替换为均值
    pivot_table.loc[i, outliers] = mean

3. 统计每个用户用水数据的基本统计量：

# 统计每个用户用水数据的基本统计量
basic_stats = pd.DataFrame({
    'max': pivot_table.max(axis=1),
    'min': pivot_table.min(axis=1),
    'mean': pivot_table.mean(axis=1),
    'median': pivot_table.median(axis=1),
    'sum': pivot_table.sum(axis=1),
    'var': pivot_table.var(axis=1),
    'skew': pivot_table.skew(axis=1),
    'kurtosis': pivot_table.kurtosis(axis=1)
})

4. 每个用户用水数据按日差分，并求取差分结果的基本统计量：

# 每个用户用水数据按日差分
diff_table = pivot_table.diff(axis=1)

# 统计每个用户用水数据的基本统计量
diff_stats = pd.DataFrame({
    'max': diff_table.max(axis=1),
    'min': diff_table.min(axis=1),
    'mean': diff_table.mean(axis=1),
    'median': diff_table.median(axis=1),
    'sum': diff_table.sum(axis=1),
    'var': diff_table.var(axis=1),
    'skew': diff_table.skew(axis=1),
    'kurtosis': diff_table.kurtosis(axis=1)
})

5. 求取每个用户的20%分位数：

# 求取每个用户的20%分位数
quantile_20 = pivot_table.quantile(0.2, axis=1)