Bài 9: Thống kê – Python Panda

Trang chủ » Training » Bài 9: Thống kê – Python Panda

22/02/2022 Training 97 viewed

Một số lượng lớn các phương pháp tính toán thống kê mô tả và các hoạt động liên quan khác trên DataFrame. Hầu hết chúng là các tổng hợp như sum (), mean (), nhưng một số trong số chúng, như sumsum (), tạo ra một đối tượng có cùng kích thước. Nói chung, các phương thức này nhận đối số trục, giống như ndarray. {Sum, std, …}, nhưng trục có thể được chỉ định bằng tên hoặc số nguyên

DataFrame − “index” (axis=0, default), “columns” (axis=1)

Ta hãy tạo một DataFrame và sử dụng đối tượng này trong suốt bài này

Ví dụ :

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])
}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df

Kết quả :

Age  Name   Rating
0   25   Tom     4.23
1   26   James   3.24
2   25   Ricky   3.98
3   23   Vin     2.56
4   30   Steve   3.20
5   29   Smith   4.60
6   23   Jack    3.80
7   34   Lee     3.78
8   40   David   2.98
9   30   Gasper  4.80
10  51   Betina  4.10
11  46   Andres  3.65

1. sum()

Trả về tổng các giá trị cho trục được yêu cầu. Theo mặc định, trục là chỉ số (trục = 0)

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])
}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.sum()

Kết quả :

Age                                                    382
Name     TomJamesRickyVinSteveSmithJackLeeDavidGasperBe...
Rating                                               44.92
dtype: object

axis = 1

Cú pháp này sẽ cho kết quả như hình dưới đây.

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])
}
 
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.sum(1)

Kết quả :

0    29.23
1    29.24
2    28.98
3    25.56
4    33.20
5    33.60
6    26.80
7    37.78
8    42.98
9    34.80
10   55.10
11   49.65
dtype: float64

mean()

Trả về giá trị trung bình

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])
}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.mean()

Kết quả :

Age       31.833333
Rating     3.743333
dtype: float64

std()

Trả về độ lệch chuẩn Bressel của các cột số.

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])
}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.std()

Kết quả :

Age       9.232682
Rating    0.661628
dtype: float64

Tổng hợp dữ liệu :

Hàm description () tính toán một bản tóm tắt thống kê liên quan đến các cột DataFrame.

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])
}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.describe()

Kết quả :

Age         Rating
count    12.000000      12.000000
mean     31.833333       3.743333
std       9.232682       0.661628
min      23.000000       2.560000
25%      25.000000       3.230000
50%      29.500000       3.790000
75%      35.500000       4.132500
max      51.000000       4.800000

Hàm này cung cấp các giá trị trung bình, std và IQR. Và, hàm loại trừ các cột ký tự và tóm tắt đã cho về các cột số. ‘include’ là đối số được sử dụng để chuyển thông tin cần thiết về những cột nào cần được xem xét để tóm tắt. Lấy danh sách các giá trị; theo mặc định, ‘number’.

object
number
all

Ví dụ sau để kiểm tra kết quả :

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])
}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.describe(include=['object'])

Kết quả :

Name
count       12
unique      12
top      Ricky
freq         1

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])
}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df. describe(include='all')

Kết quả :

Age          Name       Rating
count   12.000000        12    12.000000
unique        NaN        12          NaN
top           NaN     Ricky          NaN
freq          NaN         1          NaN
mean    31.833333       NaN     3.743333
std      9.232682       NaN     0.661628
min     23.000000       NaN     2.560000
25%     25.000000       NaN     3.230000
50%     29.500000       NaN     3.790000
75%     35.500000       NaN     4.132500
max     51.000000       NaN     4.800000

TOP HOME