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Python數(shù)據(jù)分析入門教程(五):數(shù)據(jù)運算
2020-01-16
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作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師

進(jìn)行到這一步就可以算是開始正式的烹飪了,在這部分之前的數(shù)據(jù)操作部分我們列舉了一些不同維度的分析指標(biāo),這一章我們主要看看這些指標(biāo)都是怎么計算出來的。

一、算術(shù)運算

算術(shù)運算就是基本的加減乘除,在Excel或者Python中數(shù)值類型的任意兩列可以直接進(jìn)行加、減、乘、除運算,Excel中的算術(shù)運算比較簡單,這里就不展開了,下面主要介紹Python中的算術(shù)運算。

兩列相加的具體實現(xiàn)如下圖所示:

兩列相減的具體實現(xiàn)如下圖所示:

兩列相乘的具體實現(xiàn)如下圖所示:

兩列相除的具體實現(xiàn)如下圖所示:

任意一列加/減一個常數(shù)值,這一列中的所有值都加/減這個常數(shù)值,具體實現(xiàn)如下圖所示:

任意一列乘/除一個常數(shù)值,這一列中的所有值都乘/除這個常數(shù)值,具體實現(xiàn)如下圖所示:

二、比較運算

比較運算和Python基礎(chǔ)知識中講到的比較運算一致,也是常規(guī)的大于、等于、小于之類的,只不過這里的比較是在列與列之間進(jìn)行的。

在Excel中列與列之間的比較運算和Python中的方法一致,例子如下圖所示。

下面是一些Python中列與列之間比較的例子。

三、匯總運算

上面講到的算術(shù)運算和比較運算都是在列與列之間進(jìn)行的,運算結(jié)果是有多少行的值就會返回多少個結(jié)果,而匯總運算是將數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總返回一個匯總以后的結(jié)果值。

1、count非空值計數(shù)

非空值計數(shù)就是計算某一個區(qū)域中非空(單元格)數(shù)值的個數(shù)。

在Excel中counta()函數(shù)用于計算某個區(qū)域中非空單元格的個數(shù)。與counta()函數(shù)類似的一個函數(shù)是count()函數(shù),它用于計算某個區(qū)域中含有數(shù)字的單元格的個數(shù)。

在 Python 中,直接在整個數(shù)據(jù)表上調(diào)用 count()函數(shù),返回的結(jié)果為該數(shù)據(jù)表中每列的非空值的個數(shù),具體實現(xiàn)如下所示。

count()函數(shù)默認(rèn)是求取每一列的非空數(shù)值的個數(shù),可以通過修改axis參數(shù)讓其等于1,來求取每一行的非空數(shù)值的個數(shù)。

也可以把某一列或者某一行索引出來,單獨查看這一列或這一行的非空值個數(shù)。

2、sum求和

求和就是對某一區(qū)域中的所有數(shù)值進(jìn)行加和操作。

在 Excel 中要求取某一區(qū)域的和,直接在 sum()函數(shù)后面的括號中指明要求和的區(qū)域,即要對哪些值進(jìn)行求和操作即可。例子如下所示。

在Python中,直接在整個數(shù)據(jù)表上調(diào)用sum()函數(shù),返回的是該數(shù)據(jù)表每一列的求和結(jié)果,例子如下所示。

sum()函數(shù)默認(rèn)對每一列進(jìn)行求和,可通過修改axis參數(shù),讓其等于1,來對每一行的數(shù)值進(jìn)行求和操作。

也可以把某一列或者某一行索引出來,單獨對這一列或這一行數(shù)據(jù)進(jìn)行求和操作。

3、 mean求均值

求均值是針對某一區(qū)域中的所有值進(jìn)行求算術(shù)平均值運算。均值是用來衡量數(shù)據(jù)一般情況的指標(biāo),容易受到極大值、極小值的影響。

在Excel中對某個區(qū)域內(nèi)的值進(jìn)行求平均值運算,用的是average()函數(shù),只要在average()函數(shù)中指明要求均值運算的區(qū)域即可,比如:

在Python中的求均值利用的是mean()函數(shù),如果對整個表直接調(diào)用mean()函數(shù),返回的是該表中每一列的均值。

mean()函數(shù)默認(rèn)是對數(shù)據(jù)表中的每一列進(jìn)行求均值運算,可通過修改 axis 參數(shù),讓其等于1,來對每一行進(jìn)行求均值運算。

也可以把某一列或者某一行通過索引的方式取出來,然后在這一行或這一列上調(diào)用mean()函數(shù),單獨求取這一行或這一列的均值。

4、 max求最大值

求最大值就是比較一組數(shù)據(jù)中所有數(shù)值的大小,然后返回最大的一個值。

在Excel和Python中,求最大值使用的都是max()函數(shù),在Excel中同樣只需要在max()函數(shù)中指明要求最大值的區(qū)域即可;在Python中,和其他函數(shù)一樣,如果對整個表直接調(diào)用max()函數(shù),則返回該數(shù)據(jù)表中每一列的最大值。max()函數(shù)也可以對每一行求最大值,還可以單獨對某一行或某一列求最大值。

5、min求最小值

求最小值與求最大值是相對應(yīng)的,通過比較一組數(shù)據(jù)中所有數(shù)值的大小,然后返回最小的那個值。

在Excel和Python中都使用min()函數(shù)來求最小值,它的使用方法與求最大值的類似,這里不再贅述。示例代碼如下。

6、 median求中位數(shù)

中位數(shù)就是將一組含有n個數(shù)據(jù)的序列X按從小到大排列,位于中間位置的那個數(shù)。

中位數(shù)是以中間位置的數(shù)來反映數(shù)據(jù)的一般情況,不容易受到極大值、極小值的影響,因而在反映數(shù)據(jù)分布情況上要比平均值更有代表性。

現(xiàn)有序列為X:{X1、X2、X3、......、Xn}。

如果n為奇數(shù),則中位數(shù):

如果n為偶數(shù),則中位數(shù):

例如,1、3、5、7、9的中位數(shù)為5,而1、3、5、7的中位數(shù)為(3+5)/2=4。

在Excel和Python中求一組數(shù)據(jù)的中位數(shù),都是使用median()函數(shù)來實現(xiàn)的。

下面為在Excel中求中位數(shù)的示例:

在Python中,median()函數(shù)的使用原則和其他函數(shù)的一致。

7、mode求眾數(shù)

顧名思義,眾數(shù)就是一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù),求眾數(shù)就是返回這組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的那個數(shù)。

在Excel和Python中求眾數(shù)都使用mode()函數(shù),使用原則與其他函數(shù)完全一致。

在Excel中求眾數(shù)的示例如下:

在Python中求眾數(shù)的示例如下:

8、var求方差

方差是用來衡量一組數(shù)據(jù)的離散程度(即數(shù)據(jù)波動幅度)的。

在Excel和Python中求一組數(shù)據(jù)中的方差都使用var()函數(shù)。

下面為在Excel中求方差的示例:

在Python中,var()函數(shù)的使用原則和其他函數(shù)的一致。

9、std求標(biāo)準(zhǔn)差

標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根,二者都是用來表示數(shù)據(jù)的離散程度的。

在Excel中計算標(biāo)準(zhǔn)差使用的是stdevp()函數(shù),示例如下:

在Python中計算標(biāo)準(zhǔn)差使用的是std()函數(shù),std()函數(shù)的使用原則與其他函數(shù)的一致,示例如下:

10、quantile求分位數(shù)

分位數(shù)是比中位數(shù)更加詳細(xì)的基于位置的指標(biāo),分位數(shù)主要有四分之一分位數(shù)、四分之二分位數(shù)、四分之三分位數(shù),而四分之二分位數(shù)就是中位數(shù)。

在Excel中求分位數(shù)用的是percentile()函數(shù),示例如下:

在Python中求分位數(shù)用的是quantile()函數(shù),要在quantile后的括號中指明要求取的分位數(shù)值,quantile()函數(shù)與其他函數(shù)的使用規(guī)則相同。

四、相關(guān)性運算

相關(guān)性常用來衡量兩個事物之間的相關(guān)程度,比如我們前面舉的例子:啤酒與尿布二者的相關(guān)性很強(qiáng)。我們一般用相關(guān)系數(shù)來衡量兩者的相關(guān)程度,所以相關(guān)性計算其實就是計算相關(guān)系數(shù),比較常用的是皮爾遜相關(guān)系數(shù)。

在Excel中求取相關(guān)系數(shù)用的是correl()函數(shù),示例如下:

在Python中求取相關(guān)系數(shù)用的是corr()函數(shù),示例如下:

還可以利用 corr()函數(shù)求取整個 DataFrame 表中各字段兩兩之間的相關(guān)性,示例如下:

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