有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作。 其中大多数是sum()，mean()等聚合函数，但其中一些，如sumsum()，产生一个相同大小的对象。 一般来说，这些方法采用轴参数，就像ndarray.{sum，std，...}，但轴可以通过名称或整数来指定：
- 数据帧(DataFrame) – “index”(axis=0，默认)，columns(axis=1)
下面创建一个数据帧(DataFrame)，并使用此对象进行演示本章中所有操作。
示例
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80
7 34 Lee 3.78
8 40 David 2.98
9 30 Gasper 4.80
10 51 Betina 4.10
11 46 Andres 3.65
sum()方法
返回所请求轴的值的总和。 默认情况下，轴为索引(axis=0)。
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.sum()
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Age 382
Name TomJamesRickyVinSteveMinsuJackLeeDavidGasperBe...
Rating 44.92
dtype: object
每个单独的列单独添加(附加字符串)。
axis=1示例
此语法将给出如下所示的输出，参考以下示例代码 –
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.sum(1)
执行上面示例代码，得到以下结果 –
0 29.23
1 29.24
2 28.98
3 25.56
4 33.20
5 33.60
6 26.80
7 37.78
8 42.98
9 34.80
10 55.10
11 49.65
dtype: float64
mean()示例
返回平均值，参考以下示例代码 –
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.mean()
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Age 31.833333
Rating 3.743333
dtype: float64
std()示例
返回数字列的Bressel标准偏差。
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.std()
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Age 9.232682
Rating 0.661628
dtype: float64
函数和说明
下面来了解Python Pandas中描述性统计信息的函数，下表列出了重要函数 –
| 编号 | 函数 | 描述 |
|---|---|---|
| 1 | count() | 非空观测数量 |
| 2 | sum() | 所有值之和 |
| 3 | mean() | 所有值的平均值 |
| 4 | median() | 所有值的中位数 |
| 5 | mode() | 值的模值 |
| 6 | std() | 值的标准偏差 |
| 7 | min() | 所有值中的最小值 |
| 8 | max() | 所有值中的最大值 |
| 9 | abs() | 绝对值 |
| 10 | prod() | 数组元素的乘积 |
| 11 | cumsum() | 累计总和 |
| 12 | cumprod() | 累计乘积 |
注 – 由于DataFrame是异构数据结构。通用操作不适用于所有函数。
- 类似于：
sum()，cumsum()函数能与数字和字符(或)字符串数据元素一起工作，不会产生任何错误。字符聚合从来都比较少被使用，虽然这些函数不会引发任何异常。 - 由于这样的操作无法执行，因此，当DataFrame包含字符或字符串数据时，像
abs()，cumprod()这样的函数会抛出异常。
汇总数据
describe()函数是用来计算有关DataFrame列的统计信息的摘要。
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.describe()
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Age Rating
count 12.000000 12.000000
mean 31.833333 3.743333
std 9.232682 0.661628
min 23.000000 2.560000
25% 25.000000 3.230000
50% 29.500000 3.790000
75% 35.500000 4.132500
max 51.000000 4.800000
该函数给出了平均值，标准差和IQR值。 而且，函数排除字符列，并给出关于数字列的摘要。 include是用于传递关于什么列需要考虑用于总结的必要信息的参数。获取值列表; 默认情况下是”数字值”。
object– 汇总字符串列number– 汇总数字列all– 将所有列汇总在一起(不应将其作为列表值传递)
现在，在程序中使用以下语句并检查输出 –
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.describe(include=['object'])
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Name
count 12
unique 12
top Ricky
freq 1
现在，使用以下语句并查看输出 –
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df. describe(include='all')
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Age Name Rating
count 12.000000 12 12.000000
unique NaN 12 NaN
top NaN Ricky NaN
freq NaN 1 NaN
mean 31.833333 NaN 3.743333
std 9.232682 NaN 0.661628
min 23.000000 NaN 2.560000
25% 25.000000 NaN 3.230000
50% 29.500000 NaN 3.790000
75% 35.500000 NaN 4.132500
max 51.000000 NaN 4.800000
