pandas入門 彙總和計算描述統計

from pandas import dataframe, series

import numpy as np
df = dataframe([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],
[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],
index=['a','b','c','d'],
columns=['one','two'])
print(df)
'''    one  two
a  1.40  nan
b  7.10 -4.5
c   nan  nan
d  0.75 -1.3
'''# 呼叫dataframe的sum方法會返回乙個含有列小計的series
print(df.sum())
'''one    9.25
two   -5.80
dtype: float64
'''# 傳入axis=1將會進行求和運算
print(df.sum(axis=1))
'''a    1.40
b    2.60
c    0.00
d   -0.55
dtype: float64
'''# na值會自動被排除，除非整個切換（行或列）都是na，skipna選項可禁用該功能
print(df.mean(axis=1,skipna=true)) # 預設skipna=true
'''a    1.400
b    1.300
c      nan
d   -0.275
dtype: float64
'''print(df.mean(axis=1,skipna=false))
'''a      nan
b    1.300
c      nan
d   -0.275
dtype: float64
'''print(df.idxmax()) # 最大值索引
'''one    b
two    d
dtype: object
'''print(df.idxmin()) # 最小值索引
'''one    d
two    b
dtype: object
'''print(df.cumsum()) # 累計
'''    one  two
a  1.40  nan
b  8.50 -4.5
c   nan  nan
d  9.25 -5.8
'''print(df.describe()) # 一次性產生多個匯**計
'''            one       two
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
'''# 對於非數值型資料，describe會產生另外一種統計
obj = series(['a','a','b','c']*4)
print(obj.describe())
'''count     16
unique     3
top        a
freq       8
dtype: object
'''

pandas彙總和計算描述統計

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