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头歌Pandas数值统计

时间: 2025-03-11 21:15:59 浏览: 39

### 使用 Pandas 进行数值统计 Pandas 提供了多种内置函数来执行高效的数值统计操作，这些功能对于数据分析至关重要。通过简单的命令即可获取描述性统计量、频率分布以及其他有用的汇总信息。 #### 描述性统计 `describe()` 方法能够快速计算并返回一系列基本的统计指标，包括计数、均值、标准差、最小值、四分位数和最大值等[^1]： ```python import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = {'A': [1, 2, None], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 获取描述性统计 stats = df.describe() print(stats) ``` #### 计算特定统计量除了 `describe()` 外，还可以单独调用其他方法来获得更具体的统计结果，比如平均值 (`mean()`)、中位数 (`median()`) 或者众数 (`mode()`) 等: ```python average_value = df['A'].mean() middle_value = df['B'].median() print(f'Average of A is {average_value}') print(f'Median of B is {middle_value}') ``` #### 频率分布为了了解某一列中不同取值的数量情况，可以使用 `value_counts()` 函数得到频次表： ```python frequency_distribution = df['B'].value_counts() print(frequency_distribution) ``` #### 组合应用当面对复杂的数据集时，通常会结合多个统计技术来进行全面分析。例如，在处理含有缺失值的情况下先填充或删除后再做进一步统计；或者针对不同类型的数据采用不同的聚合方式等等。 ```python cleaned_df = df.fillna(df.mean()) # 对于数值型数据可以用均值填补 grouped_stats = cleaned_df.groupby('some_column').agg(['sum', 'count']) print(grouped_stats) ```

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