pandas一个函数实现:计算表data各类的统计信息,如:最大最小值、均值等等
时间: 2024-03-24 12:38:57 浏览: 26
可以使用 `pandas` 库中的 `describe()` 函数计算表格的统计信息,例如:
```python
import pandas as pd
# 读取数据表
data = pd.read_csv('data.csv')
# 计算统计信息
statistics = data.describe()
# 显示统计信息
print(statistics)
```
其中,`describe()` 函数会返回一个包含各类统计信息的 `DataFrame` 对象,包括计数、均值、方差、最小值、25% 分位数、中位数、75% 分位数和最大值等。如果数据表中包含非数值类型的列,则默认只会计算数值类型的列。如果需要计算所有列的统计信息,可以使用 `include='all'` 参数,例如:
```python
statistics = data.describe(include='all')
```
相关问题
python呈现常用统计量,包括最大最小值,平均值等的pandas函数为
在 pandas 中,可以使用 `describe()` 方法来显示 DataFrame 或 Series 中的常用统计量,包括计数、均值、标准差、最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 Series
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# 使用 describe() 方法显示常用统计量
print(data.describe())
```
输出结果如下:
```
count 6.000000
mean 3.500000
std 1.870829
min 1.000000
25% 2.250000
50% 3.500000
75% 4.750000
max 6.000000
dtype: float64
```
其中,`count` 表示样本数量,`mean` 表示均值,`std` 表示标准差,`min` 表示最小值,`25%` 表示第一四分位数,`50%` 表示中位数,`75%` 表示第三四分位数,`max` 表示最大值。
pandas库主要函数
pandas库中有很多常用的函数,用于处理和分析数据。其中一些常用的函数包括:
1. DataFrame函数:用于创建一个数据框,可以通过传入字典、列表、数组等不同的数据类型来创建数据框。
2. head函数:用于查看数据框的前几行,默认显示前5行。
3. tail函数:用于查看数据框的后几行,默认显示后5行。
4. shape函数:用于查看数据框的行数和列数。
5. describe函数:用于生成数据框中数值列的统计描述,包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等。
6. info函数:用于查看数据框的基本信息,包括列名、数据类型、非空值数量等。
7. drop函数:用于删除数据框中的指定行或列。
8. groupby函数:用于按照指定的列对数据框进行分组,可以进行聚合操作,如求和、平均值等。
9. merge函数:用于将两个数据框按照指定的列进行合并。
10. sort_values函数:用于按照指定的列对数据框进行排序。
这些函数可以帮助我们快速处理和分析数据,提高工作效率。\[1\]另外,我们还可以使用apply函数来应用自定义的函数或lambda表达式,对数据框进行更复杂的操作。\[2\]同时,pandas库还提供了一些字符串处理函数,如numpy和matplotlib库中的字符串处理函数,可以帮助我们对字符串进行统计、转换等操作。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python pandas库常用函数及常用代码](https://blog.csdn.net/qq_42751978/article/details/129763537)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pandas的10个常用函数总结](https://blog.csdn.net/m0_46510245/article/details/120481221)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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