pandas統計分析基礎（2）

pandas描述性統計方法的常見方法

方法統計含義

方法統計含義

min最小值

max最大值

mean

均值count

非空數目

median

中位數mode

眾數std

標準差var

方差cov

協方差ptp

極差skew

樣本偏度

kurt

樣本峰度

sem標準誤差

quantile

四分位數

describ

描述統計

mad平均絕對離差

drop刪除資料

date.drop(labels,axis=0,level=none,inplace=flase,errors=『raise』)

引數說明

axis代表操作的軸向，1表示列，0表示行，預設為0

inpalce表示操作是否對原資料起作用，預設為none

import pandas as pd

date=pd.read_excel(
'meal_order_detail.xlsx'
)import pandas as pd
date=pd.read_excel(
'meal_order_detail.xlsx'
)date1=date.drop(labels=
'counts'
,axis=1)
print
(date.shape)
print
('刪除一列後：'
)print
(date1.shape)

(2779, 19)

刪除一列後：
(2779, 18)

date2=date.drop(labels=

range(1
,11),axis=0)
print
('刪除10行後：\n'
,date2.shape)

刪除10行後：

(2769, 19)

amounts=date[

'amounts'
]#print(amounts)
print
('amounts的均值：'
,amounts.mean())
print
('amounts的最小值：'
,amounts.
min())
print
('amounts的最大值：'
,amounts.
max())
print
('amounts的標準差：'
,amounts.std())
print
('amounts的方差：'
,amounts.var(
))

amounts的均值： 45.33717164447643

amounts的最小值： 1
amounts的最大值： 178
amounts的標準差： 36.80855003545274
amounts的方差： 1354.8693557124277

print

('amounts的描述性統計：\n'
,amounts.describe(
))

amounts的描述性統計：

count 2779.000000
mean 45.337172
std 36.808550
min 1.000000
25% 25.000000
50% 35.000000
75% 56.000000
max 178.000000
name: amounts, dtype: float64

print

(type
(amounts)
)print
(amounts.value_counts(
))

35     239

48 140
58 136
10 117
30 114
29 111
55 97
39 95
45 90
88 85
33 81
27 77
13 74
65 74
38 72
99 68
15 62
18 60
1 60
56 57
19 57
175 55
25 52
16 51
32 48
7 47
8 44
20 39
89 38
26 37
68 36
78 31
28 29
6 25
5 23
108 22
178 22
159 21
9 20
169 19
109 16
46 16
36 14
37 14
40 14
49 13
158 13
52 11
66 8
17 7
50 6
69 6
80 6
128 5
90 5
name: amounts, dtype: int64

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