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二十二、数据运算

2023-07-11 05:56| 来源: 网络整理| 查看: 265

目录

一、算术运算

二、比较运算

三、汇总运算

1、count非空值计数

2、sum求和

3、mean求均值

4、max求最大值

5、min求最小值

6、median求中位数

7、mode求众数

8、var求方差

9、std求标准差

10、quantile求分位数

四、相关性运算

一、算术运算

算术运算就是基本的加减乘除,在Excel或Python中数值类型的任意两列可以直接进行加、减、乘、除运算,而且是对应元素进行加、减、乘、除运算,Excel中的运算比较简单,主要介绍Python中的算术运算。

两列相加的具体实现如下所示:

>>>df C1 C2 C3 S1 1 2 3 S2 4 5 6 >>>df["C1"]+df["C2"] S1 3 S2 9 DTPYE:INT64

相减、相乘、相除类似。

任意一列加/减一个常数值,这一列中额所有值都加/减这个常数值。

二、比较运算

比较运算和Python基础知识中讲到的比较运算一致,也是常规的大于、等于、小于之类的,只不过这里的比较是在列与列之间进行的。

在Excel中列与列之间的比较运算和Python中的方法一致,例子如下图所示:

 下面是一些Python中列与列之间比较的例子

>>>df ["C1"]>df["C2"] S1 false S2 false dtype:bool 三、汇总运算

上面讲到的算术运算和比较运算都是在列与列之间进行的吗,运算结果有多少行的值,就会返回多少个结果,而汇总运算是将数据进行汇总返回一个汇总以后的结果值。

1、count非空值计数

非空值计数就是计算某一个区域中非空(单元格)数值的个数。

在Excel中counta()函数用于计算某个区域中非空单元格的个数。与counta()函数类似count()函数,它用于计算某个区域中含有数字的单元格的个数。

在Python中,直接在整个数据表上调用count()函数,返回的结果为该数据表中每列的非空值的个数,具体时间如下所示:

>>>df.count() C1 2 C2 2 C3 3 dtype:int64

count()函数默认是求取每一列的非空数值的个数,可以通过修改axis参数让其等于1,来求取每一行的非空数值的个数。

>>>df.count(axis=1) S1 3 S2 3 dtype:int64

也可以把某一列或者某一行索引出来,单独查看这一列或这一行的非空值个数。

>>>df["C1"].count() 2 2、sum求和

求和就是对某一区域中的所有数值进行加和操作。

在Excel中要求取某一区域的和,直接在sum()函数后面的括号中指明要求和的区域,即要对哪些值进行求和操作即可。

sum(D2:D6)#表示对D2:D6范围的数值进行求和操作

在Python中,直接在整个数据表上调用sum()函数,返回的是该含数据表每一列的求和结果,具体例子如下:

>>>df.sum() C1 5 C2 7 C3 9 dtype:int64

sum()函数默认对每一列进行求和,可通过修改axis参数,让其等于1,来对每一行的数值进行求和操作。

>>>df.sum(axis=1) S1 6 S2 15 DTYPE:INT64

也可以把某一列或者某一行索引出来,单独对这一列或这一行数据进行求和操作。

>>>df["C1"].sum() 3、mean求均值

求均值是针对某一区域中的所有值进行求算术平均值运算。均值是用来衡量数据一般情况的指标,容易受到极大值、极小值的影响。

在Excel中对某个区域内的值进行求平均值运算,用的是average()函数,只要在average()函数中指明要求均值运算的区域即可,比如:

average(D2:D6)#表示对D2:D6范围内的值进行求均值运算

在Python中的求均值利用的是mean()函数吗,如果对整个表直接调用mean()函数,返回的是该表中每一列的均值。

>>>df.mean() C1 2.5 C2 3.5 C3 4.5 dtpye:float64

mean()函数默认是对数据表中的每一列进行求均值运算,可通过修改axis参数,让其等于1,来对每一行进行求均值运算。

>>>df.mean(axis=1) S1 2.0 S2 5.0 dtpye : float64

也可以把某一列或者某一行通过索引的方式取出来,然后在这一行或这一列上调用mean()函数,单独求取这一行或这一列的均值。

>>>df["C1"].mean()#对C1列求均值 2.5 4、max求最大值

求最大就是比较一组数据中所有数值的大小,然后返回最大的一个值。

在Excel和Python中,求最大值使用的都是max()函数,在Excel中同样只需要在max()函数中指明要求最大值的区域即可:在Python中,和其他函数一样,如果对整个表直接调用max()函数,则返回该数据表中每一列的最大值。max()函数也可以对每一行求最大值,还可以单独对某一行或某一列求最大值。

>>>df.max() C1 4 C2 5 C3 6 dtype:int64 #对每一行求最大值 >>>df.max(axis = 1) S1 3 S2 6 dtpye:int64 >>>df["C1"].max()#对C1求最大值 4 5、min求最小值

求最小值与求最大值是相对应的,通过比较一组数据中所有数值的大小,然后返回最小的那个值。

在Excel和Python中都使用min()函数来求最小值,它的使用方法与求最大值的类似。

6、median求中位数

中位数就是将一组含有N个数据的序列X按从小到大排列,位于中间位置的那个数。

中位数是以中间位置的数来反映数据的一般情况,不容易受到极大值、极小值的影响,因而在反映数据分布情况上要比平均值更有代表性。

现有序列为X:{X1、X2、X3、.......、Xn}。

如果n为奇数,则中位数: 

如果n为偶数,则中位数:

在Excel和Python中求一组数据的中位数,都是使用median()函数来实现的。下面为在Excel中求中位数的示例:

median(D2:D6)#表示求D2:D6区域内的中位数

在Python中,median()函数的使用原则和其他函数的一致。

#对整个表调用median()h函数 >>>df.median() C1 4.0 C2 5.0 C3 6.0 dtpye:float 64 #求取每一行的中位数 >>>df.median(axis = 1) S1 2.0 S2 5.0 S3 8.0 dtpye:float 64 #求取C1列的中位数 >>>df["C1"].median() 4.0 7、mode求众数

顾名思义,众数就是一组数据中出现次数最多的数,求众数就是返回这组数据中出现次数最多的那个数。

在Excel和Python中求众数都使用mode()函数,使用原则与其他函数完全一致。

在Excel中求众数的示例如下:

mode(D2:D6)#返回D2:D6之间出现次数最多的值

在Python中求众数的示例如下:

#对整个表调用mode()函数 >>>df C1 C2 C3 S1 1 1 3 S2 4 4 6 S3 1 1 3 >>>df.mode() C1 C2 C3 0 1 1 3 #求取每一行的众数 >>>df.mode(axis = 1) 0 S1 1 S2 4 S3 1 #求取C1列的众数 >>>df["C1"].mode() 0 1 dtype:int64 8、var求方差

方差是用来衡量一组数据的离散程度(即数据波动幅度)的。

在Excel和Python中求一组数据中的方差都使用var()函数。

9、std求标准差

标准差是方差的平方根,二者都是用来表示数据的离散程度的。

在Excel中计算标准差使用的是stdevp()函数。

在Python中计算标准差使用的是std()函数,std()函数的使用原则与其他函数的一致。

10、quantile求分位数

分位数是比中位数更加详细的基于位置的指标,分位数主要有四分之一分位数、四分之二分位数、四分之三分位数,而四分之二分位数就是中位数。

在Excel中求分位数用的是percentile()函数,示例如下:

percentile(D2:D6,0.5)#表示求D2:D6区域内的二分之一分位数 percentile(D2:D6,0.25)#表示求D2:D6区域内的四分之一分位数 percentile(D2:D6,0.75)#表示求D2:D6区域内的四分之三分位数

在Python中求分位数用的是quantile()函数,要在quantile后的括号中指明要求取的分位数值,quantile()函数与其他函数的使用规则相同。

四、相关性运算

相关性常用来衡量两个实物之间的相关程度,我们一般用相关系数来衡量两者的相关程度,所以相关性计算其实就是计算相关系数,比较常用的是皮尔逊相关系数。

在Excel中求取相关系数用的是correl()函数,示例如下:

correl(A1:A10,B1:B10)#求取A列指标与B列指标的相关系数

在Python中求取相关系数用的是corr()函数,示例如下:

>>>df co11 co12 0 1 2 1 3 4 2 5 6 3 7 8 4 9 10 >>>df["co11"].corr(df["co12"]) #求取co11列与co12列的相关系数 0.9999999999

还可以利用corr()函数求取整个DATAFRame表中各字段两两之间的相关性。

>>>df.corr()



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