python中DataFrame資料幀的統計方法

我們把每乙個column作為乙個樣本資料集，就可以對其進行一些統計學方法的計算，比如求和sum、求平均mean、求方差var、求標準差std、求個數count、求最大值max、求最小值min，等操作。我們用以下**來進行演示：

import pandas as pd
dict_data =
df_data = pd.dataframe(dict_data,
columns=
['gender'
,'score'],
index=
["li lei"
,"han meimei"
,"tom"
,"adam"
,"betty"
,"curry"])
print
('*********sum***********'
)print
(df_data.
sum())
print
('*********count***********'
)print
(df_data.count())
print
('*********min***********'
)print
(df_data.
min())
print
('*********max***********'
)print
(df_data.
max())
print
('*********mean***********'
)print
(df_data.mean())
print
('*********median***********'
)print
(df_data.median())
print
('*********var***********'
)print
(df_data.var())
print
('*********std***********'
)print
(df_data.std(
))

輸出的結果如下所示：

** ******* sum** **** **** *gender mfmmfm score 549 dtype: object **** **** *count** **** **** *gender 6 score 6 dtype: int64 **** **** *min **** ******* gender f score 82 dtype: object **** **** *max **** ******* gender m score 98 dtype: object **** **** *mean** **** **** *score 91.5 dtype: float64 **** **** *median** **** **** *score 92.5 dtype: float64 **** **** *var** **** **** *score 30.7 dtype: float64 **** **** *std** **** **** *score 5.540758 dtype: float64 [finished in

4.6s]

python會自動判斷哪些列可以進行統計**算，如果無法進行計算的話會自動跳過，當然我們也可以指定某一列進行精準的計算，比如對score一列進行求標準差運算，就可以在data後加上引用標誌方括號，然後把score引數填進去。

print
(df_data[
'score'
].std(
))

python中DataFrame資料幀的統計方法

pandas中dict和dataFrame互轉

pandas中的資料結構 DataFrame

DataFrame學習二 DataFrame的性質

python中DataFrame資料幀的統計方法

pandas中dict和dataFrame互轉

pandas中的資料結構 DataFrame

DataFrame學習二 DataFrame的性質

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