Pandas Statistical Functions
import pandas as pd
import random
import numpy as np
n_rows=5
n_cols=2
df = pd.DataFrame(np.random.randn(n_rows, n_cols),
index = pd.date_range('1/1/2000', periods=n_rows),
columns = ['A','B'])
df=df.apply(lambda x:[int(xx*10) for xx in x],axis=0)
df
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | -18 | 3 |
2000-01-02 | 5 | -4 |
2000-01-03 | -2 | 8 |
2000-01-04 | 0 | 1 |
2000-01-05 | -18 | 3 |
pct_change
## pct_change() to compute the percent change over a given number of periods
df.pct_change(periods=1) # b{t}=(a{t}-a{t-1})/a{t-1}
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | NaN | NaN |
2000-01-02 | -1.277778 | -2.333333 |
2000-01-03 | -1.400000 | -3.000000 |
2000-01-04 | -1.000000 | -0.875000 |
2000-01-05 | -inf | 2.000000 |
df.pct_change(periods=2) # b{t}=(a{t}-a{t-2})/a{t-2}
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | NaN | NaN |
2000-01-02 | NaN | NaN |
2000-01-03 | -0.888889 | 1.666667 |
2000-01-04 | -1.000000 | -1.250000 |
2000-01-05 | 8.000000 | -0.625000 |
Covariance
df.cov()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
A | 114.80 | -17.85 |
B | -17.85 | 18.70 |
df.A.cov(df.B)
-17.849999999999998
Correlation
df.corr()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
A | 1.000000 | -0.385253 |
B | -0.385253 | 1.000000 |
Data ranking
df.rank()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | 1.5 | 3.5 |
2000-01-02 | 5.0 | 1.0 |
2000-01-03 | 3.0 | 5.0 |
2000-01-04 | 4.0 | 2.0 |
2000-01-05 | 1.5 | 3.5 |
df.rank(axis=1)
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | 1.0 | 2.0 |
2000-01-02 | 2.0 | 1.0 |
2000-01-03 | 1.0 | 2.0 |
2000-01-04 | 1.0 | 2.0 |
2000-01-05 | 1.0 | 2.0 |
method parameter:
average : average rank of tied group
min : lowest rank in the group
max : highest rank in the group
first : ranks assigned in the order they appear in the array
Window Functions
cumsum
df
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | -18 | 3 |
2000-01-02 | 5 | -4 |
2000-01-03 | -2 | 8 |
2000-01-04 | 0 | 1 |
2000-01-05 | -18 | 3 |
df.cumsum()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | -18 | 3 |
2000-01-02 | -13 | -1 |
2000-01-03 | -15 | 7 |
2000-01-04 | -15 | 8 |
2000-01-05 | -33 | 11 |
rolling
df
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | -18 | 3 |
2000-01-02 | 5 | -4 |
2000-01-03 | -2 | 8 |
2000-01-04 | 0 | 1 |
2000-01-05 | -18 | 3 |
r=df.rolling(window=2)
r.mean()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | NaN | NaN |
2000-01-02 | -6.5 | -0.5 |
2000-01-03 | 1.5 | 2.0 |
2000-01-04 | -1.0 | 4.5 |
2000-01-05 | -9.0 | 2.0 |
r.count()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | 1.0 | 1.0 |
2000-01-02 | 2.0 | 2.0 |
2000-01-03 | 2.0 | 2.0 |
2000-01-04 | 2.0 | 2.0 |
2000-01-05 | 2.0 | 2.0 |
r.max()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | NaN | NaN |
2000-01-02 | 5.0 | 3.0 |
2000-01-03 | 5.0 | 8.0 |
2000-01-04 | 0.0 | 8.0 |
2000-01-05 | 0.0 | 3.0 |
Method | Description |
---|---|
count() | Number of non-null observations |
sum() | Sum of values |
mean() | Mean of values |
median() | Arithmetic median of values |
min() | Minimum |
max() | Maximum |
std() | Bessel-corrected sample standard deviation |
var() | Unbiased variance |
skew() | Sample skewness (3rd moment) |
kurt() | Sample kurtosis (4th moment) |
quantile() | Sample quantile (value at %) |
apply() | Generic apply |
cov() | Unbiased covariance (binary) |
corr() | Correlation (binary) |
win_type can specify distribution function.
parameter 'on' to specify a column (rather than the default of the index) in a DataFrame.
df
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | -18 | 3 |
2000-01-02 | 5 | -4 |
2000-01-03 | -2 | 8 |
2000-01-04 | 0 | 1 |
2000-01-05 | -18 | 3 |
df.rolling(window='3d',min_periods=3).sum() ## 最近三天
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | NaN | NaN |
2000-01-02 | NaN | NaN |
2000-01-03 | -15.0 | 7.0 |
2000-01-04 | 3.0 | 5.0 |
2000-01-05 | -20.0 | 12.0 |
expanding
df
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | -18 | 3 |
2000-01-02 | 5 | -4 |
2000-01-03 | -2 | 8 |
2000-01-04 | 0 | 1 |
2000-01-05 | -18 | 3 |
df.expanding().mean() ## statistic with all data up to a point in time
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | -18.00 | 3.000000 |
2000-01-02 | -6.50 | -0.500000 |
2000-01-03 | -5.00 | 2.333333 |
2000-01-04 | -3.75 | 2.000000 |
2000-01-05 | -6.60 | 2.200000 |
Exponentially Weighted Windows(ewm)
df
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | -18 | 3 |
2000-01-02 | 5 | -4 |
2000-01-03 | -2 | 8 |
2000-01-04 | 0 | 1 |
2000-01-05 | -18 | 3 |
df.ewm(alpha=0.9).mean()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
A | B | |
---|---|---|
2000-01-01 | -18.000000 | 3.000000 |
2000-01-02 | 2.909091 | -3.363636 |
2000-01-03 | -1.513514 | 6.873874 |
2000-01-04 | -0.151215 | 1.586859 |
2000-01-05 | -16.215282 | 2.858699 |
Pandas Statistical Functions的更多相关文章
- 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 概览 首先还是几个官方链接放一下: Pandas 官网:https://pandas.pydata.or ...
- Why Apache Spark is a Crossover Hit for Data Scientists [FWD]
Spark is a compelling multi-purpose platform for use cases that span investigative, as well as opera ...
- Scipy教程 - 统计函数库scipy.stats
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49515215 统计函数Statistical functions(scipy.stats) Pytho ...
- scipy.stats
scipy.stats Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 ...
- GitHub相关资料&&可以参加的开源项目
GitHub相关的资料 有不懂的地方时可以看GitHub Docs. GitHub tutorial GitHub glossary GitHub的字典,可以看到里面特定的概念. All about ...
- R实战 第十二篇:随机数
由R生成的随机数实际上伪随机数,也就是说,随机数是由某种算法而不是真正的随机过程产生的,随机数生成器需要一个初始值来生成数字,该初始值叫做种子.通过把种子设置为特定的值,可以保证每次运行同一段代码时都 ...
- PP图和QQ图
一. QQ图 分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图) 统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们 ...
- D01-R语言基础学习
R语言基础学习——D01 20190410内容纲要: 1.R的下载与安装 2.R包的安装与使用方法 (1)查看已安装的包 (2)查看是否安装过包 (3)安装包 (4)更新包 3.结果的重用 4.R处理 ...
- matlab toolboxes 大全
MATLAB Toolboxes top (Top) Audio - Astronomy - BiomedicalInformatics - Chemometrics - Chaos - Chemi ...
随机推荐
- RHEL6.6安装Oracle 11g RAC - 基于VMware的实验环境
实验环境准备虚拟机:VMware® Workstation 14 Pro操作系统:Red Hat Enterprise Linux 6.6 x86_64rhel-server-6.6-x86_64-d ...
- 【转】ArcGIS Server 站点架构-Web Adaptor
GIS 服务器内置了Web服务器,如果我想用我自己企业内部的服务器,该怎么做? 多个GIS服务器集群又如何做? …… 有问题,说明我们在思考,这也是我们希望看到的,因为只有不断的思考,不断的问自己为什 ...
- 搞定SpringBoot多数据源(1):多套源策略
目录 1. 引言 2. 运行环境 3. 多套数据源 3.1 搭建 Spring Boot 工程 3.1.1 初始化 Spring Boot 工程 3.1.2 添加 MyBatis Plus 依赖 3. ...
- 开发STM32MP1,你需要一块好开发板
STM32MP1系列的出现吸引了很多STM32的新老用户的关注,但是很多的人都会担心一个问题:以前是基于Cortex M系列MCU惊醒开发,对于cortex-A架构的处理器以及Linux系统都不熟悉. ...
- c++快读与快输模板
快读 inline int read() { ; ; char ch=getchar(); ; ch=getchar();} )+(X<<)+ch-'; ch=getchar();} if ...
- P1850 换教室 期望dp
P1850 换教室 题目描述 对于刚上大学的牛牛来说,他面临的第一个问题是如何根据实际情况申请合适的课程. 在可以选择的课程中,有 2n2n 节课程安排在 nn 个时间段上.在第 ii(1 \leq ...
- React16源码解读:开篇带你搞懂几个面试考点
引言 如今,主流的前端框架React,Vue和Angular在前端领域已成三足鼎立之势,基于前端技术栈的发展现状,大大小小的公司或多或少也会使用其中某一项或者多项技术栈,那么掌握并熟练使用其中至少一种 ...
- 图解kubernetes调度器抢占流程与算法设计
抢占调度是分布式调度中一种常见的设计,其核心目标是当不能为高优先级的任务分配资源的时候,会通过抢占低优先级的任务来进行高优先级的调度,本文主要学习k8s的抢占调度以及里面的一些有趣的算法 1. 抢占调 ...
- java 方法定义 调用
一.定义 格式: 修饰符 返回值类型 方法名(参数){ return } 相比之下python方法的定义简单多了 public static 是修饰符 二.调用 方法名(); 注意:要在main方法中 ...
- python 文件监听
对文件进行监听.过滤 def tail(filename): f = open(file=filename, mode='r', encoding='utf-8') # 打开文件不能用with,因为监 ...