【Pandas驯化-03】Pandas中常用统计函数mean、count、std、info使用

本文主要是介绍【Pandas驯化-03】Pandas中常用统计函数mean、count、std、info使用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

【Pandas驯化-03】Pandas中常用统计函数mean、count、std、info使用
 
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🎯 一、基本介绍

  Pandas中的统计函数是数据分析中不可或缺的工具，它们可以帮助我们快速计算数据集中的描述性统计数据，如均值、中位数、标准差等，可以快速的对数据进行分布分析、异常值分析、数据类型等基本数据统计分析。

💡 二、使用方法

常用函数

  Pandas 提供了很多统计函数，以下是一些常用的：

• mean(): 计算均值
• median(): 计算中位数
• std(): 计算标准差
• var(): 计算方差
• sum(): 计算总和
• min(): 找到最小值
• max(): 找到最大值
• count(): 数值的个数
• info(): 总体数据分布

创建DataFrame

import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],'Age': [24, 27, 22, 32, 29],'Income': [50000, 54000, 35000, 62000, 58000]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算年龄的均值
mean_age = df['Age'].mean()
print("Mean Age:", mean_age)# 计算收入的中位数
median_income = df['Income'].median()
print("Median Income:", median_income)# 计算年龄的标准差
std_age = df['Age'].std()
print("Standard Deviation of Age:", std_age)# 计算年龄的方差
var_age = df['Age'].var()
print("Variance of Age:", var_age)# 计算所有人的总收入
total_income = df['Income'].sum()
print("Total Income:", total_income)# 找到年龄的最大值和最小值
max_age = df['Age'].max()
min_age = df['Age'].min()
print("Max Age:", max_age, "Min Age:", min_age)

  

🔍 三、进阶用法

   当我们想要对整体的数据进行分布的查看时，需要查看各个列是否有缺失值，以及每个列的数据格式是什么样子时，这个时候需要可以通过info函数来获取相关的结果，具体的代码如下所示：

    print(df.info())<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 5 entries, 0 to 4Data columns (total 3 columns):#   Column  Non-Null Count  Dtype ---  ------  --------------  ----- 0   Name    5 non-null      object1   Age     5 non-null      int64 2   Income  5 non-null      int64 dtypes: int64(2), object(1)memory usage: 248.0+ bytesNone

  从上面的输出结果可以看出来，每个列是否有缺失值，以及每个列中的数据格式是什么样子的。
  

🔍 四、注意事项

  对上述的各个统计函数在使用的过程中需要注意的一些事项，不然可能会出现error，具体主要为：

• 确保在使用统计函数之前，数据是干净且适合进行统计分析的。
• 某些统计函数，如 mean() 和 median()，可能会受到异常值的影响。在这种情况下，可能需要先进行数据清洗或转换。
• 当使用 std() 和 var() 时，要注意它们计算的是样本标准差和方差还是总体标准差和方差。默认情况下，Pandas 计算的是总体标准差和方差（不使用 Bessel’s correction）。

🔧 五、总结

  Pandas 的统计函数是数据分析中的强大工具，它们可以帮助我们快速获取数据的关键信息。通过上述示例，我们可以看到如何使用这些函数来分析数据集。然而，为了得到准确的分析结果，我们需要确保数据的质量，并注意函数的使用条件。希望这篇博客能帮助你更好地利用 Pandas 进行数据分析。

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