Pandas包对数据的常用探索功能,方便了解数据描述性属性。

目录


Pandas数据格式

  • Series
  • DataFrame:每个column就是一个Series

基础属性

  • shape

    • 返回行列数
  • index
  • columns
  • values
  • dtype/dtypes

汇总和计算描述统计

  • count()
  • value_counts()
    • 统计Series各值数量  
    • # 默认 sort = True
      s.value_counts()
      pd.value_counts(s,sort=False)
  • describe() 
    df.describe()
 
  A B C D
count 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000
mean -0.465925 -0.146798 0.005445 -0.756245
std 0.841877 0.238644 1.389317 1.471563
min -1.587605 -0.456638 -2.072448 -2.840490
25% -0.786075 -0.306717 -0.649605 -1.528442
50% -0.729990 -0.144521 -0.021415 -0.816773
75% 0.090604 0.035111 0.848559 0.157414
max 0.692672 0.130688 1.868398 1.220088
  • head()
  • tail()

Pandas-数据探索的更多相关文章

  1. python数据探索

    数据质量分析 脏数据包括:缺失值:异常值:不一致的值:重复数据及含有特殊符号的数据: 1.缺失值处理 统计缺失率,缺失数 2.异常值处理 (1)简单统计量分析 (2)3Q原则 正态分布情况下,小概率事 ...

  2. 数据挖掘(二)用python实现数据探索:汇总统计和可视化

    今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处 ...

  3. Kaggle:Home Credit Default Risk 数据探索及可视化(1)

    最近博主在做个 kaggle 竞赛,有个 Kernel 的数据探索分析非常值得借鉴,博主也学习了一波操作,搬运过来借鉴,原链接如下: https://www.kaggle.com/willkoehrs ...

  4. Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick

    # 背景介绍 从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plot ...

  5. Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick-tutorial

    背景介绍 从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plotly ...

  6. python数据挖掘之数据探索第一篇

    目录 数据质量分析   当我们得到数据后,接下来就是要考虑样本数据集的数据和质量是否满足建模的要求?是否出现不想要的数据?能不能直接看出一些规律或趋势?每个因素之间的关系是什么?   通过检验数据集的 ...

  7. 数据分析与展示——Pandas数据特征分析

    Pandas数据特征分析 数据的排序 将一组数据通过摘要(有损地提取数据特征的过程)的方式,可以获得基本统计(含排序).分布/累计统计.数据特征(相关性.周期性等).数据挖掘(形成知识). .sort ...

  8. pandas小记:pandas数据输入输出

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52208727 数据输入输出 数据pickling pandas数据pickling比保存和读取csv文 ...

  9. postgresql-分页重复数据探索

    # postgresql-分页重复数据探索 ## 问题背景 许多开发和测试人员都可能遇到过列表的数据翻下一页的时候显示了上一页的数据,也就是翻页会有重复的数据. ### 如何处理? 这个问题出现的原因 ...

  10. Pandas数据排序

    Pandas数据排序 .sort_index() 在指定轴上根据索引进行排序,索引排序后内容会跟随排序 b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),inde ...

随机推荐

  1. 每天一个linux命令(3):pwd命令

    Linux中用 pwd 命令来查看”当前工作目录“的完整路径. 简单得说,每当你在终端进行操作时,你都会有一个当前工作目录. 在不太确定当前位置时,就会使用pwd来判定当前目录在文件系统内的确切位置. ...

  2. 【转载】Linux中常用操作命令

    说明:开始学习linux系统,为了方便查看,特转载一篇Linux中常用操作命令,转载地址:http://www.cnblogs.com/laov/p/3541414.html 正文: Linux简介及 ...

  3. Unix哲学

    01. 模块原则:使用简洁的接口拼合简单的部件. 02. 清晰原则:清晰胜于机巧. 03. 组合原则:设计时考虑拼接组合. 04. 分离原则:策略同机制分离,接口同引擎分离. 05. 简洁原则:设计要 ...

  4. Java读带有BOM的UTF-8文件乱码原因及解决方法

    原因: 关于utf-8编码的txt文件,windows以记事本方式保存时会在第一行最开始处自动加入bom格式的相关信息,大概三个字节! 所以java在读取此类文件时第一行时会多出三个不相关的字节,这样 ...

  5. SpringMVC注入Spring的bean

    一.Spring和SpringMVC两个IOC容器有什么关系呢? Spring的IOC容器包含了SpringMVC的IOC,即SpringMVC配置的bean可以调用Spring配置好的bean,反之 ...

  6. android第一行代码-3.activity之间的调用跟数据传递

    前面两节所有应用都是同一个activity中的,是时候讲activity之间交互的操作了,此后会涉及到intent这个概念,这也算一个新的里程碑开始. 主要内容包括intent的使用,以及activi ...

  7. PyCharm3.0默认快捷键(翻译的)

    PyCharm3.0默认快捷键(翻译的) PyCharm Default Keymap 1.编辑(Editing) Ctrl + Space    基本的代码完成(类.方法.属性)Ctrl + Alt ...

  8. ie与火狐中常见的一些兼容问题

    1. document.form.item 问题 (1)现有问题: 现有代码中存在许多 document.formName.item("itemName") 这样的语句,不能在Fi ...

  9. Freemarker常用技巧

    1,截取字符串 有的时候我们在页面中不需要显示那么长的字符串,比如新闻标题,这样用下面的例子就可以自定义显示的长度 < lt. <= lte. > gt. >= gte < ...

  10. linux 代码分析工具 gprof - 以wpa_supplicant为例

        当我们遇到一个新的程序的时候,经常会无从下手,需要debug一个功能的时候,我们不知道函数的运行流程是怎么样的,这就需要借助工具来帮助我们加快流程了.这里以分析wpa_supplicant为例 ...