公眾號：尤而小屋
作者：Peter
編輯：Peter

大家好，我是Peter~

本文介紹的是pandas中20個常用統計函數。

20個統計函數

先給出一份彙總名單：

python df.count() #非空元素計算 df.min() #最小值 df.max() #最大值 df.idxmin() #最小值的位置，類似於R中的which.min函數 df.idxmax() #最大值的位置，類似於R中的which.max函數 df.quantile(0.1) #10%分位數 df.sum() #求和 df.mean() #均值 df.median() #中位數 df.mode() #眾數 df.var() #方差 df.std() #標準差 df.mad() #平均絕對偏差 df.skew() #偏度 df.kurt() #峯度 df.describe() #一次性輸出多個描述性統計指標 df.abs() #求絕對值 df.prod #元素乘積 df.cumsum #累計和 df.cumprod #累計乘積

模擬數據

為了解釋每個方法，模擬了一份帶有空值的數據：

```python import pandas as pd import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({ "sex":["male","male","female","female","male"], "age":[22,24,25,26,24], "chinese":[100,120,110,100,90], "math":[90,np.nan,100,80,120], # 存在空值 "english":[90,130,90,80,100]})

df ```

描述統計信息describe

descirbe方法只能針對序列或數據框，一維數組是沒有這個方法的；同時默認只能針對數值型的數據進行統計：

python DataFrame.describe(percentiles=None,include=None,exclude=None)

• percentiles：可選折的百分數，列表形式；數值在0-1之間，默認是[.25,.5,.75]
• include/exclude：包含和排序的數據類型信息

返回的信息包含：

• 非空值的數量count；特例：math字段中有一個空值
• 均值mean
• 標準差std
• 最小值min
• 最大值max
• 25%、50%、75%分位數

df.describe()

添加了參數後的情況，我們發現：

• sex字段的相關信息也被顯示出來
• 顯示的信息更豐富，多了unique、top、freq等等

非空值數量count

返回的是每個字段中非空值的數量

In [5]:

df.count()

Out[5]:

sex 5 age 5 chinese 5 math 4 # 包含一個空值 english 5 dtype: int64

求和sum

In [6]:

df.sum()

在這裏我們發現：如果字段是object類型的，sum函數的結果就是直接將全部取值拼接起來

Out[6]:

sex malemalefemalefemalemale # 拼接 age 121 # 相加求和 chinese 520 math 390.0 english 490 dtype: object

最大值max

In [7]:

df.max()

針對字符串的最值（最大值或者最小值），是根據字母的ASCII碼大小來進行比較的：

• 先比較首字母的大小
• 首字母相同的話，再比較第二個字母

Out[7]:

sex male age 26 chinese 120 math 120.0 english 130 dtype: object

最小值min

和max函數的求解是類似的：

In [8]:

df.min()

Out[8]:

sex female age 22 chinese 90 math 80.0 english 80 dtype: object

分位數quantile

返回指定位置的分位數

In [9]:

df.quantile(0.2)

Out[9]:

age 23.6 chinese 98.0 math 86.0 english 88.0 Name: 0.2, dtype: float64

In [10]:

df.quantile(0.25)

Out[10]:

age 24.0 chinese 100.0 math 87.5 english 90.0 Name: 0.25, dtype: float64

In [11]:

df.quantile(0.75)

Out[11]:

age 25.0 chinese 110.0 math 105.0 english 100.0 Name: 0.75, dtype: float64

通過箱型圖可以展示一組數據的25%、50%、75%的中位數：

In [12]:

``` plt.figure(figsize=(12,6))#設置畫布的尺寸

plt.boxplot([df["age"],df["chinese"],df["english"]], labels = ["age","chinese","english"],

vert=False,

       showmeans=True,
       patch_artist = True, 
       boxprops = {'color':'orangered','facecolor':'pink'}

showgrid=True

       )

plt.show() ```

箱型圖的具體展示信息：

均值mean

一組數據$x_1,x_2,……x_n$的平均值$$(x_1 + x_2 + …… + x_n) / n$$

In [13]:

df.mean()

Out[13]:

age 24.2 chinese 104.0 math 97.5 english 98.0 dtype: float64

通過下面的例子我們發現：如果字段中存在缺失值（math存在缺失值），此時樣本的個數會自動忽略缺失值的總數

In [14]:

390/4 # 個數不含空值

Out[14]:

97.5

中值/中位數median

比如：1,2,3,4,5 的中位數就是3

再比如：1,2,3,4,5,6 的中位數就是 3+4 = 3.5

In [15]:

df.median()

Out[15]:

age 24.0 chinese 100.0 math 95.0 english 90.0 dtype: float64

眾數mode

一組數據中出現次數最多的數

In [16]:

df.mode()

Out[16]:

最大值索引idmax

idxmax() 返回的是最大值的索引

In [17]:

df["age"].idxmax()

Out[17]:

3

In [18]:

df["chinese"].idxmin()

Out[18]:

4

不能字符類型的字段使用該函數，Pandas不支持：

In [19]:

df["sex"].idxmax()

最小值索引inxmin

返回最小值所在的索引

In [20]:

df["age"].idxmin()

Out[20]:

0

In [21]:

df["math"].idxmin()

Out[21]:

3

In [22]:

df["sex"].idxmin()

不能字符類型的字段使用該函數，Pandas不支持：

方差-var

計算一組數據的方差，需要注意的是：numpy中的方差叫總體方差，pandas中的方差叫樣本方差

標準差（或方差），分為 總體標準差（方差）和 樣本標準差（方差）

• 前者分母為n，右偏的；後者分母為n-1，是無偏的
• pandas裏是算無偏的；numpy裏是有偏的

In [23]:

df.var()

Out[23]:

python age 2.200000 chinese 130.000000 math 291.666667 # pandas計算結果 english 370.000000 dtype: float64

In [24]:

df["math"].var()

Out[24]:

291.6666666666667

In [25]:

python np.var(df["math"]) # numpy計算結果

Out[25]:

218.75

In [26]:

np.var(df["age"])

Out[26]:

1.7600000000000002

In [27]:

np.var(df["english"])

Out[27]:

296.0

標準差std

返回的是一組數據的標準差

In [28]:

df.std()

Out[28]:

age 1.483240 chinese 11.401754 math 17.078251 english 19.235384 dtype: float64

In [29]:

np.std(df["math"])

Out[29]:

14.79019945774904

In [30]:

np.std(df["english"])

Out[30]:

17.204650534085253

In [31]:

np.std(df["age"])

Out[31]:

1.32664991614216

如何理解pandas和numpy兩種方法對方差的求解不同：

平均絕對偏差mad

In [32]:

df.mad()

Out[32]:

age 1.04 chinese 8.80 math 12.50 english 13.60 dtype: float64

以字段age為例：

In [33]:

df["age"].mad()

Out[33]:

1.0399999999999998

In [34]:

df["age"].tolist()

Out[34]:

[22, 24, 25, 26, 24]

In [35]:

age_mean = df["age"].mean() age_mean

Out[35]:

24.2

In [36]:

(abs(22-age_mean) + abs(24-age_mean) + abs(25-age_mean) + abs(26-age_mean) + abs(24-age_mean)) / 5

Out[36]:

1.0399999999999998

偏度-skew

介紹峯度和偏度的好文章：https://www.cnblogs.com/wyy1480/p/10474046.html

偏度（skewness），是統計數據分佈偏斜方向和程度的度量，是統計數據分佈非對稱程度的數字特徵。

偏度(Skewness)亦稱偏態、偏態係數，表徵概率分佈密度曲線相對於平均值不對稱程度的特徵數。

直觀看來就是密度函數曲線尾部的相對長度。定義上偏度是樣本的三階標準化矩：

In [37]:

df.skew()

Out[37]:

age -0.551618 chinese 0.404796 math 0.752837 english 1.517474 dtype: float64

In [38]:

df["age"].skew()

Out[38]:

-0.5516180692881046

峯度-kurt

返回的是峯度值

In [39]:

df.kurt()

Out[39]:

age 0.867769 chinese -0.177515 math 0.342857 english 2.607743 dtype: float64

In [40]:

df["age"].kurt()

Out[40]:

0.8677685950413174

In [41]:

df["math"].kurt()

Out[41]:

0.3428571428571434

絕對值abs

返回數據的絕對值：

In [45]:

df["age"].abs()

Out[45]:

0 22 1 24 2 25 3 26 4 24 Name: age, dtype: int64

如果存在缺失值，絕對值函數求解後仍是NaN：

In [46]:

df["math"].abs()

Out[46]:

0 90.0 1 NaN 2 100.0 3 80.0 4 120.0 Name: math, dtype: float64

絕對值函數是針對數值型的字段，不能對字符類型的字段求絕對值：

In [47]:

```

字符類型的數據報錯

df["sex"].abs() ```

元素乘積prod

In [48]:

df.prod()

Out[48]:

age 8.236800e+06 chinese 1.188000e+10 math 8.640000e+07 english 8.424000e+09 dtype: float64

In [49]:

df["age"].tolist()

Out[49]:

[22, 24, 25, 26, 24]

In [50]:

22 * 24 * 25 * 26 * 24

Out[50]:

8236800

累計求和cumsum

In [51]:

df.cumsum()

累計乘積cumprod

In [52]:

df["age"].cumprod()

Out[52]:

0 22 1 528 2 13200 3 343200 4 8236800 Name: age, dtype: int64

In [53]:

df["math"].cumprod()

Out[53]:

0 90.0 1 NaN 2 9000.0 3 720000.0 4 86400000.0 Name: math, dtype: float64

In [54]:

```

字符類型字段報錯

df["sex"].cumprod() ```

20個統計函數

最後再總結Pandas中常用來描述統計信息的函數：