Python 數據的累加與統計的示例代碼

更新時間：2020年08月03日 10:57:58 作者：David Beazley

這篇文章主要介紹了Python 數據的累加與統計的示例代碼，文中講解非常細致，代碼幫助大家更好的理解和學習，感興趣的朋友可以了解下

問題

你需要處理一個很大的數據集并需要計算數據總和或其他統計量。

解決方案

對于任何涉及到統計、時間序列以及其他相關技術的數據分析問題，都可以考慮使用 Pandas庫。

為了讓你先體驗下，下面是一個使用Pandas來分析芝加哥城市的老鼠和嚙齒類動物數據庫的例子。在我寫這篇文章的時候，這個數據庫是一個擁有大概74,000行數據的CSV文件。

>>> import pandas

>>> # Read a CSV file, skipping last line
>>> rats = pandas.read_csv('rats.csv', skip_footer=1)
>>> rats
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 74055 entries, 0 to 74054
Data columns:
Creation Date 74055 non-null values
Status 74055 non-null values
Completion Date 72154 non-null values
Service Request Number 74055 non-null values
Type of Service Request 74055 non-null values
Number of Premises Baited 65804 non-null values
Number of Premises with Garbage 65600 non-null values
Number of Premises with Rats 65752 non-null values
Current Activity 66041 non-null values
Most Recent Action 66023 non-null values
Street Address 74055 non-null values
ZIP Code 73584 non-null values
X Coordinate 74043 non-null values
Y Coordinate 74043 non-null values
Ward 74044 non-null values
Police District 74044 non-null values
Community Area 74044 non-null values
Latitude 74043 non-null values
Longitude 74043 non-null values
Location 74043 non-null values
dtypes: float64(11), object(9)

>>> # Investigate range of values for a certain field
>>> rats['Current Activity'].unique()
array([nan, Dispatch Crew, Request Sanitation Inspector], dtype=object)
>>> # Filter the data
>>> crew_dispatched = rats[rats['Current Activity'] == 'Dispatch Crew']
>>> len(crew_dispatched)
65676
>>>

>>> # Find 10 most rat-infested ZIP codes in Chicago
>>> crew_dispatched['ZIP Code'].value_counts()[:10]
60647 3837
60618 3530
60614 3284
60629 3251
60636 2801
60657 2465
60641 2238
60609 2206
60651 2152
60632 2071
>>>

>>> # Group by completion date
>>> dates = crew_dispatched.groupby('Completion Date')
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x10d0a2a10>
>>> len(dates)
472
>>>

>>> # Determine counts on each day
>>> date_counts = dates.size()
>>> date_counts[0:10]
Completion Date
01/03/2011 4
01/03/2012 125
01/04/2011 54
01/04/2012 38
01/05/2011 78
01/05/2012 100
01/06/2011 100
01/06/2012 58
01/07/2011 1
01/09/2012 12
>>>

>>> # Sort the counts
>>> date_counts.sort()
>>> date_counts[-10:]
Completion Date
10/12/2012 313
10/21/2011 314
09/20/2011 316
10/26/2011 319
02/22/2011 325
10/26/2012 333
03/17/2011 336
10/13/2011 378
10/14/2011 391
10/07/2011 457
>>>

嗯，看樣子2011年10月7日對老鼠們來說是個很忙碌的日子?。_^

討論

Pandas是一個擁有很多特性的大型函數庫，我在這里不可能介紹完。但是只要你需要去分析大型數據集合、對數據分組、計算各種統計量或其他類似任務的話，這個函數庫真的值得你去看一看。

以上就是Python 數據的累加與統計的方法的詳細內容，更多關于Python 數據的累加與統計的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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