pandas統計分析基礎（2）

pandas描述性統計方法的常見方法

方法統計含義

方法統計含義

min最小值

max最大值

mean

均值count

非空數目

median

中位數mode

眾數std

標準差var

方差cov

協方差ptp

極差skew

樣本偏度

kurt

樣本峰度

sem標準誤差

quantile

四分位數

describ

描述統計

mad平均絕對離差

drop刪除資料

date.drop(labels,axis=0,level=none,inplace=flase,errors=『raise』)

引數說明

axis代表操作的軸向，1表示列，0表示行，預設為0

inpalce表示操作是否對原資料起作用，預設為none

import pandas as pd

date=pd.read_excel(
'meal_order_detail.xlsx'
)import pandas as pd
date=pd.read_excel(
'meal_order_detail.xlsx'
)date1=date.drop(labels=
'counts'
,axis=1)
print
(date.shape)
print
('刪除一列後：'
)print
(date1.shape)

(2779, 19)

刪除一列後：
(2779, 18)

date2=date.drop(labels=

range(1
,11),axis=0)
print
('刪除10行後：\n'
,date2.shape)

刪除10行後：

(2769, 19)

amounts=date[

'amounts'
]#print(amounts)
print
('amounts的均值：'
,amounts.mean())
print
('amounts的最小值：'
,amounts.
min())
print
('amounts的最大值：'
,amounts.
max())
print
('amounts的標準差：'
,amounts.std())
print
('amounts的方差：'
,amounts.var(
))

amounts的均值： 45.33717164447643

amounts的最小值： 1
amounts的最大值： 178
amounts的標準差： 36.80855003545274
amounts的方差： 1354.8693557124277

print

('amounts的描述性統計：\n'
,amounts.describe(
))

amounts的描述性統計：

count    2779.000000
mean       45.337172
std        36.808550
min         1.000000
25%        25.000000
50%        35.000000
75%        56.000000
max       178.000000
name: amounts, dtype: float64

print

(type
(amounts)
)print
(amounts.value_counts(
))

35     239

48     140
58     136
10     117
30     114
29     111
55      97
39      95
45      90
88      85
33      81
27      77
13      74
65      74
38      72
99      68
15      62
18      60
1       60
56      57
19      57
175     55
25      52
16      51
32      48
7       47
8       44
20      39
89      38
26      37
68      36
78      31
28      29
6       25
5       23
108     22
178     22
159     21
9       20
169     19
109     16
46      16
36      14
37      14
40      14
49      13
158     13
52      11
66       8
17       7
50       6
69       6
80       6
128      5
90       5
name: amounts, dtype: int64

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