Pandas数据特征分析

对一组数据的理解（摘要：有损的提取数据特征的过程）：

1. 基本统计（含排序）

2. 分布/累计统计

3. 数据特征：相关性、周期性等

4. 数据挖掘（形成知识）

Pandas库的数据排序：

.sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序，默认升序。

         .sort_index(axis=0,ascending=True)

 1 import numpy as np
 2 import pandas as pd
 3 
 4 b=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5), index=['a','b','c','d'])
 5 
 6 b
 7 Out[4]: 
 8     0   1   2   3   4
 9 a   0   1   2   3   4
10 b   5   6   7   8   9
11 c  10  11  12  13  14
12 d  15  16  17  18  19
13 
14 b.sort_index(axis=0,ascending=True)
15 Out[5]: 
16     0   1   2   3   4
17 a   0   1   2   3   4
18 b   5   6   7   8   9
19 c  10  11  12  13  14
20 d  15  16  17  18  19
21 
22 b=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5), index=['d','b','c','a'])
23 
24 b.sort_index(axis=0,ascending=True)
25 Out[7]: 
26     0   1   2   3   4
27 a  15  16  17  18  19
28 b   5   6   7   8   9
29 c  10  11  12  13  14
30 d   0   1   2   3   4
 1 c=b.sort_index(axis=1,ascending=False) #对1轴进行排序
 2 
 3 c
 4 Out[15]: 
 5     4   3   2   1   0
 6 d   4   3   2   1   0
 7 b   9   8   7   6   5
 8 c  14  13  12  11  10
 9 a  19  18  17  16  15
10 
11 c.sort_index()
12 Out[16]: 
13     4   3   2   1   0
14 a  19  18  17  16  15
15 b   9   8   7   6   5
16 c  14  13  12  11  10
17 d   4   3   2   1   0

.sort_values()方法在制定轴上根据数值进行排序，默认升序。

Series.sort_values(axis=0,ascending=True)

DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True) # by: axis轴上的某个索引或索引列表

 

b.sort_values('b',axis=1,ascending=False)
Out[18]: 
    4   3   2   1   0
d   4   3   2   1   0
b   9   8   7   6   5
c  14  13  12  11  10
a  19  18  17  16  15

b.sort_values(2,axis=0,ascending=False)
Out[20]: 
    0   1   2   3   4
a  15  16  17  18  19
c  10  11  12  13  14
b   5   6   7   8   9
d   0   1   2   3   4
a=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(2,6),index=['a','b'])

c=a+b

c
Out[34]: 
      0     1     2     3     4   5
a  15.0  17.0  19.0  21.0  23.0 NaN
b  11.0  13.0  15.0  17.0  19.0 NaN
c   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN NaN
d   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN NaN

c.sort_values(2)
Out[36]: 
      0     1     2     3     4   5
b  11.0  13.0  15.0  17.0  19.0 NaN # NaN永远放在排序末尾
a  15.0  17.0  19.0  21.0  23.0 NaN
c   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN NaN
d   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN NaN

 基本的统计分析函数

适用于Series和DataFrame类型

# Series只有0轴，所以DataFrame肯定是默认0轴计算

 适用于Series类型

 # 数据的默认索引一直都是在的，可以根据默认索引进行排序和切片。

适用于Series和DataFrame类型

 

 

 

 

 

 

# 将统计值一次性以Series或DataFrame数据类型的方式列出来

 1 import pandas as pd
 2 
 3 a=pd.Series([9,8,7,6],index=['a','b','c','d'])
 4 
 6 a.describe()
 7 Out[51]: 
 8 count    4.000000
 9 mean     7.500000
10 std      1.290994
11 min      6.000000
12 25%      6.750000
13 50%      7.500000
14 75%      8.250000
15 max      9.000000
16 dtype: float64
17 
18 a.describe()['count']
19 Out[52]: 4.0
20 
21 b
22 Out[61]: 
23     0   1   2   3   4
24 0   0   1   2   3   4
25 1   5   6   7   8   9
26 2  10  11  12  13  14
27 3  15  16  17  18  19
28 
29 b.describe()
30 Out[62]: 
31                0          1          2          3          4
32 count   4.000000   4.000000   4.000000   4.000000   4.000000
33 mean    7.500000   8.500000   9.500000  10.500000  11.500000
34 std     6.454972   6.454972   6.454972   6.454972   6.454972
35 min     0.000000   1.000000   2.000000   3.000000   4.000000
36 25%     3.750000   4.750000   5.750000   6.750000   7.750000
37 50%     7.500000   8.500000   9.500000  10.500000  11.500000
38 75%    11.250000  12.250000  13.250000  14.250000  15.250000
39 max    15.000000  16.000000  17.000000  18.000000  19.000000
40 
41 b.describe().ix['max'] # 跟Series的不一样了
42 __main__:1: DeprecationWarning: 
43 .ix is deprecated. Please use
44 .loc for label based indexing or
45 .iloc for positional indexing
46 
47 See the documentation here:
48 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#ix-indexer-is-deprecated
49 Out[63]: 
50 0    15.0
51 1    16.0
52 2    17.0
53 3    18.0
54 4    19.0
55 Name: max, dtype: float64
56 
57 b.describe()[2]
58 Out[64]: 
59 count     4.000000
60 mean      9.500000
61 std       6.454972
62 min       2.000000
63 25%       5.750000
64 50%       9.500000
65 75%      13.250000
66 max      17.000000
67 Name: 2, dtype: float64

 累计统计分析函数

适用于Series和DataFrame类型


#  沿着列方向

 1 b
 2 Out[66]: 
 3     0   1   2   3   4
 4 0   0   1   2   3   4
 5 1   5   6   7   8   9
 6 2  10  11  12  13  14
 7 3  15  16  17  18  19
 8 
 9 b.cumsum()
10 Out[67]: 
11     0   1   2   3   4
12 0   0   1   2   3   4
13 1   5   7   9  11  13
14 2  15  18  21  24  27
15 3  30  34  38  42  46
16 
17 b.cumprod()
18 Out[68]: 
19    0     1     2     3     4
20 0  0     1     2     3     4
21 1  0     6    14    24    36
22 2  0    66   168   312   504
23 3  0  1056  2856  5616  9576
24 
25 b.cummax()
26 Out[69]: 
27     0   1   2   3   4
28 0   0   1   2   3   4
29 1   5   6   7   8   9
30 2  10  11  12  13  14
31 3  15  16  17  18  19
32 
33 b.cummin()
34 Out[70]: 
35    0  1  2  3  4
36 0  0  1  2  3  4
37 1  0  1  2  3  4
38 2  0  1  2  3  4
39 3  0  1  2  3  4

适用于Series和DataFrame类型，滚动计算（窗口计算）。

 

 1 b
 2 Out[71]: 
 3     0   1   2   3   4
 4 0   0   1   2   3   4
 5 1   5   6   7   8   9
 6 2  10  11  12  13  14
 7 3  15  16  17  18  19
 8 
 9 b.rolling(2).sum()
10 Out[72]: 
11       0     1     2     3     4
12 0   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
13 1   5.0   7.0   9.0  11.0  13.0
14 2  15.0  17.0  19.0  21.0  23.0
15 3  25.0  27.0  29.0  31.0  33.0
16 
17 b.rolling(2).std()
18 Out[73]: 
19           0         1         2         3         4
20 0       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
21 1  3.535534  3.535534  3.535534  3.535534  3.535534
22 2  3.535534  3.535534  3.535534  3.535534  3.535534
23 3  3.535534  3.535534  3.535534  3.535534  3.535534

 相关分析

统计学上的度量标准：协方差

两个事物，表示为X和Y：

协方差>0，X和Y正相关；

协方差<0，X和Y负相关；

协方差=0，X和Y独立无关；

Pearson相关系数

# r 取值范围[-1,1]

0.8-1：极强相关

0.6-0.8：强相关

0.4-0.6：中等程度相关

0.2-0.4：弱相关

0.0-0.2：极弱相关或不相关

相关分析函数

适用于Series和DataFrame

 

1 b=pd.Series([3.25,6.15,6.25,1.25,9.28])
2 
3 a=pd.Series([3.24,2.03,5.26,6.48,7.23],)
4 
5 a.corr(b)
6 Out[84]: 0.1547009556096695

# 只针对pandas数据

posted @ 2019-03-11 20:36  神不咙哚儿  阅读(504)  评论(0)    收藏  举报