dataframe统计分别每一列的样本均值、样本标准差、样本超额风度,最小值与最大值并做成一个新的dataframe
时间: 2024-09-15 09:13:38 浏览: 52
在Pandas库中,可以使用`describe()`函数快速获取DataFrame中每列的基本统计信息,包括计数、平均值(均值)、标准差、最小值、四分位数以及最大值。不过,`describe()`不直接提供“超额风度”(skewness),这通常需要额外计算。我们可以先用`describe()`获取基本信息,然后用`skew()`函数计算超额风度。这里有一个示例:
```python
import pandas as pd
# 假设df是你的DataFrame
stats_df = df.describe(include='all') # 包含所有统计信息
stats_df['Skewness'] = df.apply(lambda col: col.skew(), axis=0) # 计算每列的超额风度
# 找出最小值和最大值
min_max_df = pd.DataFrame({
'Min': df.min(numeric_only=True),
'Max': df.max(numeric_only=True)
})
# 合并两个数据框
result_df = stats_df.merge(min_max_df, left_index=True, right_index=True)
print(result_df)
```
注意这里的`numeric_only=True`用于只处理数值型列。
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r语言dataframe中求一列的均值和标准差,将均值三倍标准差之外的删掉
在R语言中,可以使用以下代码来求一列的均值和标准差,并将均值三倍标准差之外的值删除:
```R
# 创建一个示例的dataframe
df <- data.frame(col = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))
# 求均值和标准差
mean_val <- df[df$col >= (mean_val - 3 * sd_val) & df$col <= (mean_val + 3 * sd_val), ]
```
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如何查看Pandas DataFrame对象列的最大值、最小值、平均值、标准差、中位数等 我
在Pandas DataFrame对象中,可以使用内置函数轻松获取列的最大值、最小值、平均值、标准差和中位数。以下是相应的操作步骤:
1. **最大值**:
```python
df['column_name'].max()
```
`column_name`需要替换为你想要查看的具体列名。
2. **最小值**:
```python
df['column_name'].min()
```
3. **平均值(均值)**:
```python
df['column_name'].mean()
```
4. **标准差**:
```python
df['column_name'].std()
```
5. **中位数**:
```python
df['column_name'].median()
```
请注意,上述所有操作都需要将'column_name'替换为DataFrame的实际列名。如果你需要对整个数据框(而不是单列)计算统计值,可以直接使用df对象,如`df.describe()`会返回包含计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值的描述性统计信息。