Python数据分析与展示（6）——Pandas数据特征分析

最近在中国大学mooc网学习Python数据分析与展示相关知识，记入下来，以供参考。

Pandas数据特征分析

数据的排序

.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)

.sort_values()方法在指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

数据的基本统计分析

适用于Series和DataFrame类型

方法 说明 .sum() 计算数据的总和，按0轴计算，下同 .count() 非NaN值的数量 .mean() .median() 计算数据的算术平均值、算术中位数 .var() .std() 计算数据的方差、标准差 .min() .max() 计算数据的最小值、最大值 .describe() 针对0轴（各列）的统计汇总

适用于Series类型

方法 说明 .argmin() .argmax() 计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引） .idxmin() .idxmax() 计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）

数据的累积统计分析

适用于Series和DataFrame类型，累计计算

方法 说明 .cumsum() 依次给出前1、2、…、n个数的和 .cumprod() 依次给出前1、2、…、n个数的积 .cummax() 依次给出前1、2、…、n个数的最大值 .cummin() 依次给出前1、2、…、n个数的最小值

适用于Series和DataFrame类型，滚动计算（窗口计算）

方法 说明 .rolling(w).sum() 依次计算相邻w个元素的和 .rolling(w).mean() 依次计算相邻w个元素的算术平均值 .rolling(w).var() 依次计算相邻w个元素的方差 .rolling(w).std() 依次计算相邻w个元素的标准差 .rolling(w).min() .max() 依次计算相邻w个元素的最小值和最大值

数据的相关分析

适用于Series和DataFrame类型

方法 说明 .cov() 计算协方差矩阵 .corr() 计算相关系数矩阵, Pearson、Spearman、Kendall等系数