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  • 【吐血整理】Python 常用的数学运算与统计函数(附视频讲解)
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    入门级的统计函数:


    (1)统计记录数 count函数

    可以统计出这条sql会查询出多少条记录很多人用count(*),但建议用count(1)


    (2)求和函数 sum

    select SUM(num) from tmp_p

    对表中 num列进行求和


    (3)求平均值

    select AVG(num) from tmp_p

    对表中 sum列进行求平均值.


    (4)取出最大值

    select MAX(num) from tmp_P

    取出,num列中最大的一个


    (5)取出最小值

    select MIN(num) from tmp_P

    取出,num列中最小的一个


    (6)将数值型数据转换成字符型

    select CONVERT(varchar(10),num) from tmp_p

    该函数属于sql server的函数,其它数据库可参考相关资料


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  • pandas 学习之常用的数据统计函数

    千次阅读 2022-02-04 16:03:00
    pandas 学习之常用的数据统计函数

    数据准备

    import pandas as pd
    
    # 数据读取
    df=pd.read_csv('data/pandas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv')
    df.head()
    
    # 数据处理
    df["bWendu"]=df["bWendu"].str.replace("℃","").astype('int32')
    df["yWendu"]=df["yWendu"].str.replace("℃","").astype('int32')
    df.head()
    

    常用汇总函数

    # 提取所有数字列的统计结果
    df.describe()
    
    # 查看单个列
    df['bWendu'].mean() #平均
    df['bWendu'].max() #最大
    df['bWendu'].min() #最小
    

    重复项判断,按值计数

    # 唯一去重
    df['fengxiang'].unique()
    
    # 按值统计
    df['fengxiang'].value_counts()
    
    # 判断是否有重复项
    df['bWendu'].duplicated().any()
    df['ymd'].duplicated().any()
    
    # 去重
    df['bWendu'].drop_duplicates()
    
    # 显示重复项
    df[df['bWendu'].duplicated() == True]
    

    相关系数和协方差

    # 协方差
    df.cov()
    
    # 相关系数
    df.corr()
    
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  • 1、常用统计值相对应的python函数 平均数:np.mean() 总和:np.sum() 最大值:np.max() 最小值:np.min() 方差:np.var() 标准差:np.std() 频次(计数): np.count() 中位数:np.median() 协方差: np.cov(x, y)...

    1. 背景描述

    数据分析中经常需要对数据特征的多种不同方式进行分组或归类,然后与统计函数结合使用,寻找信息的规律、数据间的差异或相关性等,从而更好地从数据中挖掘有价值的信息,服务于企业的运营和特定的问题解决。

    本文主要在这两方面进行总结:

    1. 数据分析中常用的统计函数(共15个聚合函数-python)的用法
    2. 与4种不同的分组、归类方法结合使用的效果比较

    2. 数据分析常用统计函数总结

    2.1 常用的统计值对应的python函数

    1. 平均数:np.mean()
    2. 总和:np.sum()
    3. 中位数:np.median()
    4. 最大值:np.max()
    5. 最小值:np.min()
    6. 频次(计数): np.size()
    7. 方差:np.var()
    8. 标准差:np.std()
    9. 乘积:np.prod()
    10. 协方差: np.cov(x, y)
    11. 偏度系数(Skewness): skew(x)
    12. 峰度系数(Kurtosis): kurt(x)
    13. 正态性检验结果: normaltest(np.array(x))
    14. 四分位数:np.quantile(q=[0.25, 0.5, 0.75], interpolation=“linear”)
    15. 四分位数:describe() – 显示25%, 50%, 75%位置上的数据
    16. 相关系数矩阵(Spearman/ Person/ Kendall)相关系数: x.corr(method=“person”))

    2.2 示例代码

    **基本使用方法 **

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import scipy.stats as ss
    
    # 1. 常见统计函数的使用
    x = [5, 7, 6, 5, 8, 4, 7, 6, 4, 5]
    print("x的平均值:", np.mean(x))
    print("x总和是:", np.sum(x))
    print("x的中位数:", np.median(x))
    print("x的最大值:", np.max(x))
    print("x的最小值:", np.min(x))
    print("x的数据个数:", np.size(x))
    print("x的方差:", np.var(x))
    print("x的标准差:", np.std(x).round(2))
    print("x的乘积:", np.prod(x))
    print("x的偏度(Skewness):", skew(x))
    print("x的四分位数:", np.quantile(x, [0.25, 0.5, 0.75]))
    print("x的正态检验结果:", ss.normaltest(np.array(x)))
    

    在这里插入图片描述

    # 2. 计算数据样本的相关系数矩阵:
    x = pd.DataFrame([range(1, 5), range(2, 6)])
    print("Pearson相关系数:\n", x.corr(method="pearson"))
    print("Spearman相关系数\n:", x.corr(method="spearman"))
    print("Kendall相关系数\n:", x.corr(method="kendall"))
    x1 = x.loc[0]
    x2 = x.loc[1]
    print("x1与x2间的pearsom相关系数:", x1.corr(x2, method="pearson"))
    

    在这里插入图片描述

    3. 聚合函数与分组归类方法的联合使用(Python代码)

    3.1 DataFrame数据表中分组进行统计 – 与groupby()联合使用

    # 3.1.1 建立数据表
    import numpy as np
    import pandas as pd 
    df = pd.DataFrame({"名称": ["A", "B", "A", "A", "B", "A"],
                       "颜色": ["红色", "蓝色", "红色", "蓝色", "蓝色", "红色"],
                       "尺寸": ["大", "大", "小", "小", "大", "大"],
                       "厚度": [2, 5, 1, 2, 4, 5],
                       "数量": [10, 20, 15, 30, 10, 20]})
    df
    

    在这里插入图片描述

    # 3.1.2 使用groupby()根据“名称”对“数量”进行分组统计
    df.groupby(["名称"])["数量"].sum()
    

    在这里插入图片描述

    # 3.1.3 groupby()函数传入分组列表,对数据进行多层分组统计
    df.groupby(["名称", "颜色"])["数量"].sum()
    

    在这里插入图片描述

    # 3.1.4 在之前的基础上,对被统计的数据传入列表,达到多层分组分类统计的效果 
    df.groupby(["名称", "颜色"])[["数量", "厚度"]].sum()
    

    在这里插入图片描述
    3.2 数据表中多层筛选的应用 – 透视表pivot_table的应用

    # 3.2.1 简单的分组分类统计汇总
    pd.pivot_table(df, values=["数量"], index=["名称"], columns=["颜色"], aggfunc=np.sum,fill_value=0, margins=True)
    

    在这里插入图片描述

    # 3.2.2 多层级的分组和分类统计汇总
    pd.pivot_table(df, values=["数量"], index=["名称", "尺寸"], columns=["颜色"], aggfunc=np.sum, fill_value=0, margins=True)
    

    在这里插入图片描述

    # 3.2.3 多层分组统计不同指标的不同统计量
    pd.pivot_table(df, values=["数量", "厚度"], index=["名称"], columns=["颜色"], aggfunc={"数量": np.sum, "厚度": np.var}, fill_value=0, margins=True)
    

    在这里插入图片描述
    蓝色框 – 分组计算厚度的方差
    红色框 – 分组同步计算数量的总和
    这种方法不但快速便捷,还能在同一个平面内展示不同指标使用不同的统计量计算的结果。

    3.3 四分位数 – describe()的应用方法

    # describe()函数 -- 对数据表中的所有的数值型进行快速的统计
    df.describe()
    

    在这里插入图片描述
    3.4. 交叉表crossTab()函数

    # 交叉表crossTab()函数 -- 交叉表是用于统计分组频率的特殊透视表
    tab_ = pd.crosstab(df["名称"], df["颜色"], margins=True)
    tab_
    

    在这里插入图片描述

    3、结束语

    综述以上4种方法,基本上都会认为pivot_table()相对而言是最便捷、灵活且功能强大的统计分析函数,也是在日常工作中常用的方法之一。其实,每种方法都有特色和针对的方向,根据实际情况灵活运用即可。

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空空如也

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常用统计函数的使用