瑞文的Python課堂_Pandas進階_1

2021-05-28 06:00:05

每日一城：立陶宛首都維爾紐斯

讀書筆記：《Python資料分析從入門到實踐》，每週二、四、日更新

4.1 資料計算

一、sum函數

DataFrame.sum([axis=,skipna=])

參數說明：

1）axis=1代表行累加，axis=0代表列累加

2）skipna=1表示NaN值自動轉換為0（預設）

3）返回值：返回Series物件或DataFrame物件

4）eg：df['總成績']=df.sum(axis=1)

二、mean函數

new=df.mean()

df=df.append(new,ignore_index=True)

當new為Series物件且無name時，ignore_index=True為必須

eg：df=df.append(new,ignore_index=True)

三、max、min函數

四、求中位數，median函數

DataFrame.median(axis=,skipna=,numeric_only)

參數說明：

numeric_only=False，僅計算數值型，預設無

五、求眾數，mode函數

DataFrame.median(axis=,numeric_only=False,dropna=True)

參數說明：

dropna=：是否刪除缺失值，預設為True

六、求方差，var函數

DataFrame.var(axis=,ddof=,numeric_only=True)

參數說明：

1）axis=：1代表行，0代表列

2）ddof：整型，預設為1，自由度，計算使用的除數是N-自由的，N為樣本數

七、求標準差，std函數

同var函數

八、求分位數，quantile函數

DataFrame.quantile(q=0.5,axis=,ddof=,numeric_only=True,interpolation='linear')

參數說明：

1）q：分位數

2）interpolation：指定插值方法，當期望的分位數位於兩個數值i和j之間時

線性：i+(j-i)*分數，其中分數是指i和j包圍的小數部分

較低：i

較高：j

最近：i或j都以最近者為準

中點：(i+j)/2