模塊爲我們提供了非常多的描述性統計分析的指標函數，如總和、均值、最小值、最大值等，我們來具體看看這些函數：
1、隨機生成三組數據
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1234)
d1 = pd.Series(2*np.random.normal(size = 100)+3)
d2 = np.random.f(2,4,size = 100)
d3 = np.random.randint(1,100,size = 100)- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
2、統計分析用到的函數
d1.count() #非空元素計算
d1.min() #最小值
d1.max() #最大值
d1.idxmin() #最小值的位置，類似於R中的which.min函數
d1.idxmax() #最大值的位置，類似於R中的which.max函數
d1.quantile(0.1) #10%分位數
d1.sum() #求和
d1.mean() #均值
d1.median() #中位數
d1.mode() #衆數
d1.var() #方差
d1.std() #標準差
d1.mad() #平均絕對偏差
d1.skew() #偏度
d1.kurt() #峯度
d1.describe() #一次性輸出多個描述性統計指標- 1
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- 必須注意的是，descirbe方法只能針對序列或數據框，一維數組是沒有這個方法的
自定義一個函數，將這些統計指標彙總在一起：
def status(x) :
return pd.Series([x.count(),x.min(),x.idxmin(),x.quantile(.25),x.median(),
x.quantile(.75),x.mean(),x.max(),x.idxmax(),x.mad(),x.var(),
x.std(),x.skew(),x.kurt()],index=['總數','最小值','最小值位置','25%分位數',
'中位數','75%分位數','均值','最大值','最大值位數','平均絕對偏差','方差','標準差','偏度','峯度'])- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
執行該函數，查看一下d1數據集的這些統計函數值：
df = pd.DataFrame(status(d1))
df- 1
- 2
結果：
在實際的工作中，我們可能需要處理的是一系列的數值型數據框，如何將這個函數應用到數據框中的每一列呢？可以使用apply函數，這個非常類似於R中的apply的應用方法。
將之前創建的d1,d2,d3數據構建數據框：
df = pd.DataFrame(np.array([d1,d2,d3]).T, columns=['x1','x2','x3'])
df.head()
df.apply(status)- 1
- 2
- 3
- 4
結果：
3、加載CSV數據
import numpy as np
import pandas as pd
bank = pd.read_csv("D://bank/bank-additional-train.csv")
bank.head() #查看前5行- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
描述性統計1：describe()
result = bank['age'].describe()
pd.DataFrame(result ) #格式化成DataFrame- 1
- 2
描述性統計2：describe(include=[‘number’])
include中填寫的是數據類型，若想查看所有數據的統計數據，則可填寫object，即include=['object']；若想查看float類型的數據，則爲include=['float']。
- 1
- 2
result = bank.describe(include=['object'])- 1
含義：
- count：指定字段的非空總數。
- unique：該字段中保存的值類型數量，比如性別列保存了男、女兩種值，則unique值則爲2。
- top：數量最多的值。
- freq：數量最多的值的總數。
bank.describe(include=['number'])- 1
連續變量的相關係數（corr）
bank.corr()- 1
協方差矩陣（cov）
bank.cov()- 1
刪除列
bank.drop('job', axis=1) #刪除年齡列，axis=1必不可少- 1
排序
bank.sort_values(by=['job','age']) #根據工作、年齡升序排序
bank.sort_values(by=['job','age'], ascending=False) #根據工作、年齡降序排序- 1
- 2
多表連接
準備數據：
import numpy as np
import pandas as pd
student = {'Name':['Bob','Alice','Carol','Henry','Judy','Robert','William'],
'Age':[12,16,13,11,14,15,24],
'Sex':['M','F','M','M','F','M','F']}
score = {'Name':['Bob','Alice','Carol','Henry','William'],
'Score':[75,35,87,86,57]}
df_student = pd.DataFrame(student)
df_student
df_score = pd.DataFrame(score)
df_score- 1
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student：
score：
內連接
stu_score1 = pd.merge(df_student, df_score, on='Name')
stu_score1- 1
- 2
- 注意，默認情況下，merge函數實現的是兩個表之間的內連接，即返回兩張表中共同部分的數據。可以通過how參數設置連接的方式，left爲左連接；right爲右連接；outer爲外連接。
左連接
stu_score2 = pd.merge(df_student, df_score, on='Name',how='left')
stu_score2- 1
- 2
- 左連接中，沒有Score的學生Score爲NaN
缺失值處理
現實生活中的數據是非常雜亂的，其中缺失值也是非常常見的，對於缺失值的存在可能會影響到後期的數據分析或挖掘工作，那麼我們該如何處理這些缺失值呢？常用的有三大類方法，即刪除法、填補法和插值法。
刪除法
當數據中的某個變量大部分值都是缺失值，可以考慮刪除改變量；當缺失值是隨機分佈的，且缺失的數量並不是很多是，也可以刪除這些缺失的觀測。
替補法
對於連續型變量，如果變量的分佈近似或就是正態分佈的話，可以用均值替代那些缺失值；如果變量是有偏的，可以使用中位數來代替那些缺失值；對於離散型變量，我們一般用衆數去替換那些存在缺失的觀測。
插補法
插補法是基於蒙特卡洛模擬法，結合線性模型、廣義線性模型、決策樹等方法計算出來的預測值替換缺失值。
- 此處測試使用上面學生成績數據進行處理
查詢某一字段數據爲空的數量
sum(pd.isnull(stu_score2['Score']))
結果：2- 1
- 2
直接刪除缺失值
stu_score2.dropna()- 1
刪除前：
刪除後：
- 默認情況下，dropna會刪除任何含有缺失值的行
刪除所有行爲缺失值的數據
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,np.nan],
[12,23,43],[55,np.nan,10],
[np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,1,2]],
columns=['a1','a2','a3'])- 1
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df.dropna() #該操作會刪除所有有缺失值的行數據- 1
df.dropna(how='all') #該操作僅會刪除所有列均爲缺失值的行數據- 1
填充數據
使用一個常量來填補缺失值，可以使用fillna函數實現簡單的填補工作：
1、用0填補所有缺失值
df.fillna(0)- 1
2、採用前項填充或後向填充
df.fillna(method='ffill') #用前一個值填充- 1
df.fillna(method='bfill') #用後一個值填充- 1
3、使用常量填充不同的列
df.fillna({'a1':100,'a2':200,'a3':300})- 1
4、用均值或中位數填充各自的列
a1_median = df['a1'].median() #計算a1列的中位數
a1_median=7.5
a2_mean = df['a2'].mean() #計算a2列的均值
a2_mean = 7.5
a3_mean = df['a3'].mean() #計算a3列的均值
a3_mean = 14.5
df.fillna({'a1':a1_median,'a2':a2_mean,'a3':a3_mean}) #填充值- 1
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- 10
- 很顯然，在使用填充法時，相對於常數填充或前項、後項填充，使用各列的衆數、均值或中位數填充要更加合理一點，這也是工作中常用的一個快捷手段。
數據打亂（shuffle）
實際工作中，經常會碰到多個DataFrame合併後希望將數據進行打亂。在pandas中有sample函數可以實現這個操作。
df = df.sample(frac=1)- 1
- 這樣對可以對df進行shuffle。其中參數frac是要返回的比例，比如df中有10行數據，我只想返回其中的30%,那麼frac=0.3。
有時候，我們可能需要打混後數據集的index（索引）還是按照正常的排序。我們只需要這樣操作
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)