Pandas 統計函式與apply

import numpy as np

import pandas as pd
from pandas import series,dataframe

說明count

非na值的數量

describe

針對series或各dataframe列計算匯**計

min、max

計算最小值和最大值

argmin、argmax

計算能夠獲取到最小值和最大值的索引位置

idxmin、idxmax

計算能夠獲取到最小值和最大值的索引值

quantile

計算樣本的分位數

sum值的總和

mean

值的平均數

median

值的算術中位數

mad根據平均值計算平均絕對離差

var樣本值的方差

std樣本值的標準差

skew

樣本值的偏度

kurt

樣本值的峰度

cumsum

樣本值的累計和

cummin、cummax

樣本值的累計最大值和累計最小值

cumprod

樣本值的累計積

diff

計算一階差分

pct_change

計算百分數變化

df = dataframe([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],

[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],
index = ['a','b','c','d'],
columns = [1,2])
print(df)

1    2

a  1.40  nan
b  7.10 -4.5
c   nan  nan
d  0.75 -1.3

df.sum() # 行求和

1    9.25

2   -5.80
dtype: float64

df.sum(axis=1) # 列求和

a    1.40

b    2.60
c    0.00
d   -0.55
dtype: float64

df.sum(skipna=false) # 不忽略nan值

1   nan

2   nan
dtype: float64

df.idxmax()

1    b

2    d
dtype: object

print(df.cumsum())

1    2

a  1.40  nan
b  8.50 -4.5
c   nan  nan
d  9.25 -5.8

print(df.describe()) # 按列

1         2

count  3.000000  2.000000
mean   3.083333 -2.900000
std    3.493685  2.262742
min    0.750000 -4.500000
25%    1.075000 -3.700000
50%    1.400000 -2.900000
75%    4.250000 -2.100000
max    7.100000 -1.300000

s1 = series([1,3,5,6,9])

s2 = series([2,3,4,6,9])

s1.cov(s2)

8.1999999999999993

s1.corr(s2)

0.974259335869603

df = dataframe(np.random.rand(9).reshape(3,3),index=['a','b','c'],columns=['e','f','g'])

print(df)

e         f         g

a  0.146858  0.129654  0.904029
b  0.914438  0.698205  0.970205
c  0.041829  0.938332  0.823483

print(df.cov())

e         f         g

e  0.226943  0.023656  0.031214
f  0.023656  0.172479 -0.010457
g  0.031214 -0.010457  0.005399

print(df.corr())

e         f         g

e  1.000000  0.119568  0.891737
f  0.119568  1.000000 -0.342684
g  0.891737 -0.342684  1.000000

o = series(['a','b','a','c','d','c'])

o.unique()

array(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype=object)

o.value_counts()

c    2

a    2
d    1
b    1
dtype: int64

o.isin(['a','b'])

0     true

1     true
2     true
3    false
4    false
5    false
dtype: bool

f = lambda x:x.max()-x.min() # 極差函式

e    0.872609

f    0.808678
g    0.146722
dtype: float64

a    0.774375

b    0.272000
c    0.896503
dtype: float64

format = lambda x:'%.2f'%x # 格式化函式

e     f     g

a  0.15  0.13  0.90
b  0.91  0.70  0.97
c  0.04  0.94  0.82

f1 = lambda x:x.max()-x.min()

f2 = lambda x:x.mean()
deff
(x):
return series([f1(x),f2(x)],index=['range','mean']) # series中的值是實際的函式，索引是該函式返回值的標籤

e         f         g

range  0.872609  0.808678  0.146722
mean   0.367709  0.588730  0.899239

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