统计方法有助于理解和分析数据的行为。现在我们将学习一些统计函数，可以将这些函数应用到Pandas的对象上。 pct_change()函数 系列，DatFrames和Panel都有pct_change()函数。此函数将每个元素与其前一个元素进行比较，并计算变化百分比。
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2018-09-13 16:02:00
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importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseplt.figure(figsize=(7,5))
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2017-12-17 19:01:12
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的修改和排版 (2)ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)在B站学...
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2023-05-07 22:49:40
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除了对原始数据进行简单的统计计算外，有时候我们还需要对数据进行一定变化再做计算。pandas自带一些基础函数支持这些变化。源Excel文件maths_pro.xlsx： 一、位移增量df.diff()和位移操作df.shift() ①df.shift() df.shift(periods=1, fr ...
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2021-04-22 09:39:00
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除了对原始数据进行简单的统计计算外，有时候我们还需要对数据进行一定变化再做计算。pandas自带一些基础函数支持这些变化。源Excel文件maths_pro.xlsx： 一、位移增量df.diff()和位移操作df.shift() ①df.shift() df.shift(periods=1, fr ...
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2021-06-17 23:41:23
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df [Condition1].groupby([Column1, Column2], as_index=False).agg({Column3: "mean", Column4:"sum"}).filter(Condition2)
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2023-06-01 16:34:49
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本文主要介绍Pandas常用的统计描述方法：sum, mean, max, min，describe,,,
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2019-10-16 23:48:42
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1、常用函数说明 在df中使用统计函数，其实很简单，我们主要关注以下3点，就没问题： ① 了解每个函数的具体含义是什么； ② 不管是Series还是DataFrame，默认都是自动忽略NaN值，进行运算的； ③ DataFrame有行、列区分，因此在使用统计函数的时候，一般是结合axis=0或者axis=1参数对df中的哪一行、哪一列进行操作；注意：axis的具体含义，在操作DataFrame
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2021-03-18 16:54:16
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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。
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2018-09-13 15:53:00
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Pandas 可以对 Series 与 DataFrame 进行快速的描述性统计，方便快速了解数据的集中趋势和分布差异。源Excel文件descriptive_statistics.xlsx：一、描述性统计汇总df.describe()df.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None)参数说明：percentiles，百分位数，默认为
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2021-04-21 09:07:27
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Pandas 可以对 Series 与 DataFrame 进行快速的描述性统计，方便快速了解数据的集中趋势和分布差异。源Excel文件descriptive_statistics.xlsx： 一、描述性统计汇总df.describe() df.describe(percentiles=None, ...
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2021-04-20 20:06:00
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宏基因组/微生物组是当今世界科研最热门的研究领域之
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2023-07-26 16:00:14
158阅读
@
和numpy的操作基本一致基本参数：axis、skipna# 基本参数：axis、skipnaimport numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({'key1':[4,5,3,np.nan,2],'key2':[1,2,np.nan,4,5],'key3':[1,2,3,'j','k']},index = ['a','b','c','d
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2020-06-18 17:03:00
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简介
数据分析中经常会用到很多统计类的方法，本文将会介绍Pandas中使用到的统计方法。
变动百分百
Series和DF都有一个pct_change() 方法用来计算数据变动的百分比。这个方法在填充NaN值的时候特别有用。
ser = pd.Series(np.random.randn(8))
ser.pct_change()
Out[45]:
0 NaN
1 -1.264
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2021-07-08 09:05:22
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df.quantile([.1, .2, .3, .4, .5, .6, .7, .8], numeric_only=True)
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2023-05-18 17:10:24
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文章目录概述Series创建代码DataFrame创建代码概述Pandas是基于Numpy的数据分析模块。提供了大量数据模型、数据集，数据分析环境三种数据结构：Series（一维数组，值序列，包含索引）,DataFrame
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2022-02-23 18:41:13
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2022-08-09 21:01:00
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2021-08-26 10:08:21
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层级索引（hierarchical indexing）
下面创建一个Series， 在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。
import pandas as pd
import numpy as np
ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12), index=[
['a
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2021-08-13 08:42:53
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数据分析中经常会用到很多统计类的方法，本文将会介绍Pandas中使用到的统计方法。
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2021-07-11 09:20:23
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