#描述性统计分析 import pandas as pd #读取数据文件 credit = pd.read_csv('data/credit_card.csv', encoding='GBK') #删除信用卡顾客编号属性 credit = credit.drop('信用卡顾客编号',axis=1) length = len(credit) # 计算数据量 #定义描述性统计函数,且将结果保留3位小数 def status(x): return pd.Series([x.count(), length - x.count(),len(credit.groupby(by=x)), x.max()- x.min(), x.quantile(.75) - x.quantile(.25), x.mode()[0], format(x.var(), '.3f'), format(x.skew(), '.3f'),format(x.kurt(), '.3f')], index=['非空值数','缺失值数', '类别数', '极差', '四分位差",‘众数','方差 ','偏度','峰度']) #应用描述性统计函数 describe_tb = credit.apply(status)
时间: 2023-06-20 17:05:57 浏览: 64
这是一段 Python 代码,用于进行描述性统计分析。首先,使用 Pandas 库读取名为 'credit_card.csv' 的数据文件,并删除名为 '信用卡顾客编号' 的属性。然后,计算数据量。接下来,定义了一个名为 'status' 的函数,该函数会接收一个变量 x,计算并返回 x 的非空值数、缺失值数、类别数、极差、四分位差、众数、方差、偏度和峰度,并将结果存储在一个 Pandas 序列中。最后,使用 Pandas 库的 apply() 方法将 'status' 函数应用于 'credit' 数据集中的每一列,生成一个包含所有统计信息的数据表 'describe_tb'。结果将包含每个属性的非空值数、缺失值数、类别数、极差、四分位差、众数、方差、偏度和峰度等描述性统计信息。
相关问题
import pandas as pd import re # 读取csv文件 df = pd.read_csv(open('../data/评论.csv'))
你的代码存在语法错误,正确的写法应该是:
```python
import pandas as pd
import re
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('../data/评论.csv')
```
在导入模块时,每个模块应该单独占一行。另外,`open()`函数在读取csv文件时不是必须的,`pd.read_csv()`函数可以直接传入文件路径进行读取。
import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。