pandas知识点(汇总和计算描述统计)
In [5]: df = DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index=["a","b","c","d"],columns=["one","two"])
In [6]: df
Out[6]:
one two
a 1.40 NaN
b 7.10 -4.5
c NaN NaN
d 0.75 -1.3
In [8]: df.sum()
Out[8]:
one 9.25
two -5.80
dtype: float64
In [9]: df.sum(axis=1)
Out[9]:
a 1.40
b 2.60
c 0.00
d -0.55
dtype: float64
In [10]: df.mean(axis=1,skipna=False)
Out[10]:
a NaN
b 1.300
c NaN
d -0.275
dtype: float64
In [12]: df.idxmax()
Out[12]:
one b
two d
dtype: object
In [13]: df.cumsum()
Out[13]:
one two
a 1.40 NaN
b 8.50 -4.5
c NaN NaN
d 9.25 -5.8
In [14]: df.describe()
Out[14]:
one two
count 3.000000 2.000000
mean 3.083333 -2.900000
std 3.493685 2.262742
min 0.750000 -4.500000
25% 1.075000 -3.700000
50% 1.400000 -2.900000
75% 4.250000 -2.100000
max 7.100000 -1.300000
In [4]: obj = Series(['c','a','d','a','a','b','b','c','c'])
In [5]: obj.unique()
Out[5]: array(['c', 'a', 'd', 'b'], dtype=object)
In [6]: obj.value_counts()
Out[6]:
a 3
c 3
b 2
d 1
dtype: int64
In [9]: pd.value_counts(obj.values, sort=True)
Out[9]:
a 3
c 3
b 2
d 1
dtype: int64
In [11]: mask = obj.isin(['b','c'])
In [12]: mask
Out[12]:
0 True
1 False
2 False
3 False
4 False
5 True
6 True
7 True
8 True
dtype: bool
In [13]: obj[mask]
Out[13]:
0 c
5 b
6 b
7 c
8 c
dtype: object
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