Python数据分析与展示[第三周]（pandas数据特征分析单元8）

数据理解

• 基本统计
• 分布/累计统计
• 数据特征
• 数据挖掘

数据排序

操作索引的排序
.sort_index() 在指定轴上排序，默认升序

参数

• axis=0 column
• ascending=True 升序

.sort_values()

参数同上
+by 对应的（axis）轴上某一个索引或者索引列表 （会相应的改变行）

NAN空 统一放到排序末尾

基本统计函数

方法	说明
.sum()	和，默认0轴下同
.count()	计算非NAN的数量
.mean() .median()	计算均值，中位数
.var().std()	方差标准差
.min().max()	最小值最大值
.describe()	万能汇总,输出Series类型

对于二维的Dataframe 也可以调用describe
计算每一列统计值的信息
b.describe().ix['max'] 发挥一横行的数据 返回Series 获得所有列的max
b.describe()[2] 获得第2行的describe

累积运算

累计统计分析函数
.cumsum() 依次给出前1,2.。。。n个数的和
.cumprod() 积
.cummin() 最小值
.cummax() 最大值

如果是DataFrame 的话就是沿着列方向计算的

适用于Series DataFrame 滚动计算函数
滚动窗口函数

方法	说明
.rolling(w).sum()	依次计算相邻w各元素的和
.rolling(w).mead()	均值
.rolling(w).var() std min max	标准差方差最小（大）值

b.rolling(2).sum()
在当前的位置，与前一个元素相加（没有就补nan）

数据的相关分析

XY，如何判断相关性 协方差方法
协方差
\(cov(X,Y)=\frac{\sum_{i=1}^n(X_i-\bar{X})(Y_i-\bar{Y})}{n-1}\)

Pearson相关系数
\(r=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}\sqrt{\sum_{i=1}^n(y_i-\bar{y})^2}} \)

适用于 Series DataFrame
.cov() 计算协方差矩阵
.corr() 计算相关系数矩阵,Pearson Spearman Kendall系数等

a.corr(b)计算相关性