pandas中的dataframe匯總和計算方法
更新時間：2023年06月13日 10:03:14 作者：tsing_9521
這篇文章主要介紹了pandas中的dataframe匯總和計算方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
pandas dataframe匯總和計算方法
Dataframe匯總計算的主要方法有
Pandas 統(tǒng)計的一些常用方法
1.frame.idxmax(): 列的最大值 輸出每列最大值的索引
np.random.seed(38754) data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3) frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z']) result=frame.idxmax() print(result) #輸出： x b y a z e
2.frame.cumsum() :返回行或列的累加值的series，默認列累加
語法：
DataFrame.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None, skipna=True, **kwargs)
axis=0: 行 axis=1:列（默認）skipna：是否跳過空值，默認為True
np.random.seed(38754)
data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3)
frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z'])
result=frame.cumsum(axis=1)
print(frame)
print(result)
#輸出：
x y z
a 5 14 7
b 12 12 6
c 3 7 8
d 11 10 0
e 1 10 10
x y z
a 5 19 26
b 12 24 30
c 3 10 18
d 11 21 21
e 1 11 213.frame.describe():描述列的一些值：
np.random.seed(38754)
data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3)
frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z'])
print(frame.describe())
#輸出：
x y z
count 5.000000 5.000000 5.000000 #每列非NAN數(shù)的個數(shù)
mean 6.400000 10.600000 6.200000 #每列平均值
std 4.878524 2.607681 3.768289 #標準差
min 1.000000 7.000000 0.000000
25% 3.000000 10.000000 6.000000 # 第一四分位數(shù) (Q1)，又稱“較小四分位數(shù)”，等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第25%的數(shù)字。
50% 5.000000 10.000000 7.000000 #中位數(shù)
75% 11.000000 12.000000 8.000000
max 12.000000 14.000000 10.0000004.缺失數(shù)據(jù)處理：dataframe.dropna() ，默認刪除所有存在na的行
語法：
DataFrame.dropna(axis=0, how=‘a(chǎn)ny', thresh=None, subset=None, inplace=False)
axis=0，默認對行作用，axis=1即對列作用
how=any/all:
any: 如果存在任何NA值，則刪除該行all: 如果該行所有的值都為NA，則刪除該行
#代碼含義：對列作用，當整列都為NA值時才放棄列
np.random.seed(38754)
data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3)
frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z'])
#設(shè)置na值
frame.loc['a','x']=np.nan
frame.loc['b','y']=np.nan
frame.loc[0,0]=np.nan
print(frame)
print(frame.dropna(axis=1,how='all'))
#輸出：
x y z 0
a NaN 14.0 7.0 NaN
b 12.0 NaN 6.0 NaN
c 3.0 7.0 8.0 NaN
d 11.0 10.0 0.0 NaN
e 1.0 10.0 10.0 NaN
0 NaN NaN NaN NaN
x y z
a NaN 14.0 7.0
b 12.0 NaN 6.0
c 3.0 7.0 8.0
d 11.0 10.0 0.0
e 1.0 10.0 10.0
0 NaN NaN NaN5.填充缺失值:frame.fillna()
語法：
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
value： 變量, 字典, Series, or DataFrame
#字典填充：{‘a(chǎn)':1,‘b':2} a列填充1，b列填充2，字典填充只能按列填充
method=‘backfill', ‘bfill', ‘pad', ‘ffill', None (見實例)limit: int 針對連續(xù)缺失值，指定填充數(shù)量
#實例
np.random.seed(38754)
data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3)
frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z'])
frame.loc['a','x']=np.nan
frame.loc['b','y']=np.nan
frame.loc[0,0]=np.nan
print(frame)
print(frame.fillna('new',))
print(frame.fillna('new',axis=0))
print('向前或向后填充',frame.fillna(method='ffill'))
print('對連續(xù)na值限制填充次數(shù)',frame.fillna('new',limit=3))
print('字典填充',frame.fillna(value={'x':11,'y':22,'z':33}))
#輸出
#原始frame
x y z 0
a NaN 14.0 7.0 NaN
b 12.0 NaN 6.0 NaN
c 3.0 7.0 8.0 NaN
d 11.0 10.0 0.0 NaN
e 1.0 10.0 10.0 NaN
0 NaN NaN NaN NaN
#用new填充na
x y z 0
a new 14 7 new
b 12 new 6 new
c 3 7 8 new
d 11 10 0 new
e 1 10 10 new
0 new new new new
向前或向后填充 #用前一行（axis=0）/前一列(axis=1)的數(shù)值填充na，如果前一行或前一列也是na，則不填充
x y z 0
a NaN 14.0 7.0 NaN
b 12.0 14.0 6.0 NaN
c 3.0 7.0 8.0 NaN
d 11.0 10.0 0.0 NaN
e 1.0 10.0 10.0 NaN
0 1.0 10.0 10.0 NaN
對連續(xù)na值限制填充次數(shù)
x y z 0
a new 14 7 new
b 12 new 6 new
c 3 7 8 new
d 11 10 0 NaN
e 1 10 10 NaN
0 new new new NaN
字典填充 #只能填充列
x y z 0
a 11.0 14.0 7.0 NaN
b 12.0 22.0 6.0 NaN
c 3.0 7.0 8.0 NaN
d 11.0 10.0 0.0 NaN
e 1.0 10.0 10.0 NaN
0 11.0 22.0 33.0 NaN6.dataframe.head(n) :查看前n行數(shù)據(jù)（默認是前5行）
7.dataframe.tail(n) :查看后n行數(shù)據(jù)（默認是前5行）
pandas入門—匯總和計算描述統(tǒng)計
pandas對象擁有一組常用的數(shù)學和統(tǒng)計方法。它們大部分都屬于約簡和匯總統(tǒng)計，用于從Series中提取單個值（如sum或mean）或從DataFrame的行或列中提取一個Series。
跟對應的NumPy數(shù)組方法相比，它們都是基于沒有缺失數(shù)據(jù)的假設(shè)而構(gòu)建的，如
In [1]: df = pd.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']) In [2]: df Out[2]:? ? ? one ?two a ?1.40 ?NaN b ?7.10 -4.5 c ? NaN ?NaN d ?0.75 -1.3
調(diào)用DataFrame的sum方法將會返回一個含有列的和的Series
In [3]: df.sum() Out[3]:? one ? ?9.25 two ? -5.80
傳入axis='columns’或axis=1將會按行進行求和運算，如
In [4]: df.sum(axis=1) Out[4]: a ? ?1.40 b ? ?2.60 c ? ? NaN d ? -0.55
NA值會自動被排除，除非整個切片（這里指的是行或列）都是NA。通過skipna選項可以禁用該功能：
In [5]: df.mean(axis='columns', skipna=False) Out[5]:? a ? ? ?NaN b ? ?1.300 c ? ? ?NaN d ? -0.275
有些方法（如idxmin和idxmax）返回的是間接統(tǒng)計（比如達到最小值或最大值的索引）
In [6]: df.idxmax() Out[6]:? one ? ?b two ? ?d
另一些方法則是累計型的，如
In [7]: df.cumsum() Out[7]:? ? ? one ?two a ?1.40 ?NaN b ?8.50 -4.5 c ? NaN ?NaN d ?9.25 -5.8
還有一種方法，它既不是約簡型也不是累計型。describe就是一個例子，它用于一次性產(chǎn)生多個匯總統(tǒng)計
In [8]: df.describe() Out[8]:? ? ? ? ? ? ? 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
對于非數(shù)值型數(shù)據(jù)，describe會產(chǎn)生另外一種匯總統(tǒng)計
In [9]: obj = pd.Series(['a', 'a', 'b', 'c'] * 4) In [10]: obj.describe() Out[10]:? count ? ? 16 unique ? ? 3 top ? ? ? ?a freq ? ? ? 8
相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差
有些匯總統(tǒng)計（如相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差）是通過參數(shù)對計算出來的
pandas-datareader包（可以用conda或pip安裝）
pip install pandas-datareader
import pandas_datareader.data as web
all_data = {ticker: web.get_data_yahoo(ticker)
? ? ? ? ? ? for ticker in ['AAPL', 'IBM', 'MSFT', 'GOOG']}
price = pd.DataFrame({ticker: data['Adj Close']
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?for ticker, data in all_data.items()})
volume = pd.DataFrame({ticker: data['Volume']
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? for ticker, data in all_data.items()})計算價格的百分數(shù)變化
In [11]: returns = price.pct_change() In [12]: returns.tail() Out[12]:? ? ? ? ? ? ? ? ? AAPL ? ? ?GOOG ? ? ? IBM ? ? ?MSFT Date ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2016-10-17 -0.000680 ?0.001837 ?0.002072 -0.003483 2016-10-18 -0.000681 ?0.019616 -0.026168 ?0.007690 2016-10-19 -0.002979 ?0.007846 ?0.003583 -0.002255 2016-10-20 -0.000512 -0.005652 ?0.001719 -0.004867 2016-10-21 -0.003930 ?0.003011 -0.012474 ?0.042096
Series的corr方法用于計算兩個Series中重疊的、非NA的、按索引對齊的值的相關(guān)系數(shù)。與此類似，cov用于計算協(xié)方差
In [13]: returns['MSFT'].corr(returns['IBM']) Out[13]: 0.49976361144151144 In [14]: returns['MSFT'].cov(returns['IBM']) Out[14]: 8.8706554797035462e-05
另一方面，DataFrame的corr和cov方法將以DataFrame的形式分別返回完整的相關(guān)系數(shù)或協(xié)方差矩陣
In [15]: returns.corr() Out[15]:? ? ? ? ? ? AAPL ? ? ?GOOG ? ? ? IBM ? ? ?MSFT AAPL ?1.000000 ?0.407919 ?0.386817 ?0.389695 GOOG ?0.407919 ?1.000000 ?0.405099 ?0.465919 IBM ? 0.386817 ?0.405099 ?1.000000 ?0.499764 MSFT ?0.389695 ?0.465919 ?0.499764 ?1.000000 In [16]: returns.cov() Out[16]:? ? ? ? ? ? AAPL ? ? ?GOOG ? ? ? IBM ? ? ?MSFT AAPL ?0.000277 ?0.000107 ?0.000078 ?0.000095 GOOG ?0.000107 ?0.000251 ?0.000078 ?0.000108 IBM ? 0.000078 ?0.000078 ?0.000146 ?0.000089 MSFT ?0.000095 ?0.000108 ?0.000089 ?0.000215
利用DataFrame的corrwith方法，你可以計算其列或行跟另一個Series或DataFrame之間的相關(guān)系數(shù)。傳入一個Series將會返回一個相關(guān)系數(shù)值Series（針對各列進行計算）
In [17]: returns.corrwith(returns.IBM) Out[17]:? AAPL ? ?0.386817 GOOG ? ?0.405099 IBM ? ? 1.000000 MSFT ? ?0.499764
傳入一個DataFrame則會計算按列名配對的相關(guān)系數(shù)。這里，我計算百分比變化與成交量的相關(guān)系數(shù)
In [18]: returns.corrwith(volume) Out[18]:? AAPL ? -0.075565 GOOG ? -0.007067 IBM ? ?-0.204849 MSFT ? -0.092950
傳入axis='columns’即可按行進行計算。無論如何，在計算相關(guān)系數(shù)之前，所有的數(shù)據(jù)項都會按標簽對齊
唯一值、值計數(shù)以及成員資格
還有一類方法可以從一維Series的值中抽取信息，如
In [19]: obj = pd.Series(['c', 'a', 'd', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'])
第一個函數(shù)是unique，它可以得到Series中的唯一值數(shù)組
In [20]: uniques = obj.unique() In [21]: uniques Out[21]: array(['c', 'a', 'd', 'b'], dtype=object)
返回的唯一值是未排序的，如果需要的話，可以對結(jié)果再次進行排序（uniques.sort()）。相似的，value_counts用于計算一個Series中各值出現(xiàn)的頻率
In [22]: obj.value_counts() Out[22]:? c ? ?3 a ? ?3 b ? ?2 d ? ?1
為了便于查看，結(jié)果Series是按值頻率降序排列的。value_counts還是一個頂級pandas方法，可用于任何數(shù)組或序列，如
In [23]: pd.value_counts(obj.values, sort=False) Out[23]:? a ? ?3 b ? ?2 c ? ?3 d ? ?1
isin用于判斷矢量化集合的成員資格，可用于過濾Series中或DataFrame列中數(shù)據(jù)的子集
In [24]: obj Out[24]:? 0 ? ?c 1 ? ?a 2 ? ?d 3 ? ?a 4 ? ?a 5 ? ?b 6 ? ?b 7 ? ?c 8 ? ?c In [25]: mask = obj.isin(['b', 'c']) In [26]: mask Out[26]:? 0 ? ? True 1 ? ?False 2 ? ?False 3 ? ?False 4 ? ?False 5 ? ? True 6 ? ? True 7 ? ? True 8 ? ? True dtype: bool In [27]: obj[mask] Out[27]:? 0 ? ?c 5 ? ?b 6 ? ?b 7 ? ?c 8 ? ?c
與isin類似的是Index.get_indexer方法，它可以給你一個索引數(shù)組，從可能包含重復值的數(shù)組到另一個不同值的數(shù)組
In [28]: to_match = pd.Series(['c', 'a', 'b', 'b', 'c', 'a']) In [29]: unique_vals = pd.Series(['c', 'b', 'a']) In [30]: pd.Index(unique_vals).get_indexer(to_match) Out[30]: array([0, 2, 1, 1, 0, 2])
另一個例子，如
In [31]: data Out[31]:? ? ?Qu1 ?Qu2 ?Qu3 0 ? ?1 ? ?2 ? ?1 1 ? ?3 ? ?3 ? ?5 2 ? ?4 ? ?1 ? ?2 3 ? ?3 ? ?2 ? ?4 4 ? ?4 ? ?3 ? ?4
將pandas.value_counts傳給該DataFrame的apply函數(shù)
In [32]: result = data.apply(pd.value_counts).fillna(0) In [33]: result Out[33]: Qu1 Qu2 Qu3 1 1.0 1.0 1.0 2 0.0 2.0 1.0 3 2.0 2.0 0.0 4 2.0 0.0 2.0 5 0.0 0.0 1.0
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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