Python Pandas模块实现数据的统计分析的方法
一、groupby函数
python中的groupby函数,它主要的作用是进行数据的分组以及分组之后的组内的运算,也可以用来探索各组之间的关系,首先我们导入我们需要用到的模块
import pandas as pd
首先导入我们所需要用到的数据集
customer = pd.read_csv("churn_modelling.csv") marketing = pd.read_csv("directmarketing.csv")
我们先从一个简单的例子着手来看,
customer[['geography','gender','estimatedsalary']].groupby(['geography','gender']).mean()
从上面的结果可以得知,在“法国”这一类当中的“女性(female)”这一类的预估工资的平均值达到了99564欧元,“男性”达到了100174欧元
当然除了求平均数之外,我们还有其他的统计方式,比如“count”、“min”、“max”等等,例如下面的代码
customer[['geography','gender','estimatedsalary']].groupby(['geography','gender']).agg(['mean','count','max'])
当然我们也可以对不同的列采取不同的统计方式方法,例如
customer[['geography','estimatedsalary','balance']].groupby('geography').agg({'estimatedsalary':'sum', 'balance':'mean'})
我们对“estimatedsalary”这一列做了加总的操作,而对“balance”这一列做了求平均值的操作
二、crosstab函数
在处理数据时,经常需要对数据分组计算均值或者计数,在microsoft excel中,可以通过透视表轻易实现简单的分组运算。而对于更加复杂的分组计算,“pandas”模块中的“crosstab”函数也能够帮助我们实现。
例如我们想要计算不同年龄阶段、不同性别的平均工资,同时保留一位小数,代码如下
pd.crosstab(index=marketing.age, columns=marketing.gender, values=marketing.salary, aggfunc='mean').round(1)
当然我们还可以用该函数来制作一个更加复杂一点的透视表,例如下面的代码
pd.crosstab(index=[marketing.age, marketing.married], columns=marketing.gender,values=marketing.salary, aggfunc='mean', margins=true).round(1)
三、pivot_table函数
和上面的“cross_tab”函数的功能相类似,对于数据透视表而言,由于它的灵活性高,可以随意定制你的分析计算要求,而且操作性强,因此在实际的工作生活当中被广泛使用,
例如下面的代码,参数“margins”对应表格当中的“all”这一列
pd.pivot_table(data=marketing, index=['age', 'married'], columns='gender', values='salary', aggfunc='mean', margins=true).round(1)
四、sidetable函数
“sidetable”可以被理解为是“pandas”模块中的第三方的插件,它集合了制作透视表以及对数据集做统计分析等功能,让我们来实际操作一下吧
首先我们要下载安装这个“sidetable”组件,
pip install sidetable
五、freq函数
首先介绍的是“sidetable”插件当中的“freq”函数,里面包含了离散值每个类型的数量,其中是有百分比形式来呈现以及数字的形式来呈现,还有离散值每个类型的累加总和的呈现,具体大家看下面的代码和例子
import sidetable marketing.stb.freq(['age'])
“age”这一列有三大类分别是“middle”、“young”以及“old”的数据,例如我们看到表格当中的“middle”这一列的数量有508个,占比有50.8%
marketing.stb.freq(['age'], value='amountspent')
例如上面的代码,显示的则是比方说当“age”是“middle”的时候,也就是中年群体,“amountspent”的总和,也就是花费的总和是762859元
六、missing函数
“sidetable”函数当中的“missing”方法顾名思义就是返回缺失值的数量以及百分比,例如下面的代码,“history”这一列的缺失值占到了30.3%
marketing.stb.missing()
七、counts函数
“sidetable”函数当中的“counts”方法用来计算各个类型的离散值出现的数量,具体看下面的例子
marketing.stb.counts()
例如“gender”这一列中,总共有两个,也就是“unique”这一列所代表的值,其中“female”占到的比重更大,有506个,而“male”占到的比重更小一些,有494个
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