【pandas】教程：6-如何计算摘要统计

Pandas 计算摘要统计

本节使用的数据为 data/titanic.csv，链接为 pandas案例和教程所使用的数据-机器学习文档类资源-CSDN文库

• 加载数据

import pandas as pd

titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv")
titanic.head()

   PassengerId  Survived  Pclass  \
0            1         0       3   
1            2         1       1   
2            3         1       3   
3            4         1       1   
4            5         0       3   

                                                Name     Sex   Age  SibSp  \
0                            Braund, Mr. Owen Harris    male  22.0      1   
1  Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...  female  38.0      1   
2                             Heikkinen, Miss. Laina  female  26.0      0   
3       Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)  female  35.0      1   
4                           Allen, Mr. William Henry    male  35.0      0   

   Parch            Ticket     Fare Cabin Embarked  
0      0         A/5 21171   7.2500   NaN        S  
1      0          PC 17599  71.2833   C85        C  
2      0  STON/O2. 3101282   7.9250   NaN        S  
3      0            113803  53.1000  C123        S  
4      0            373450   8.0500   NaN        S  

• 求乘客的平均年龄

titanic["Age"].mean()
# output 
# 29.69911764705882

不同的统计都可以应用于数值型列

• titanic 乘客年龄中位数和票价中位数

titanic[["Age", "Fare"]].median()

Age     28.0000
Fare    14.4542
dtype: float64

titanic[["Age", "Fare"]].describe()

              Age        Fare
count  714.000000  891.000000
mean    29.699118   32.204208
std     14.526497   49.693429
min      0.420000    0.000000
25%     20.125000    7.910400
50%     28.000000   14.454200
75%     38.000000   31.000000
max     80.000000  512.329200

DataFrame 里的多列组成了 DataFrame；
describe 内置的信息统计函数；

除了自定义的统计函数，我们还可以聚合一些指定的统计方式，如下：

titanic.agg(
    {
        "Age": ["min", "max", "median", "skew"],
        "Fare": ["min", "max", "median", "mean"],
    }
)

              Age        Fare
min      0.420000    0.000000
max     80.000000  512.329200
median  28.000000   14.454200
skew     0.389108         NaN
mean          NaN   32.204208

根据类别分组聚类统计数据

• Titanic 女性乘客和男性乘客的平均年龄？

titanic[['Sex', 'Age']].groupby("Sex").mean()

              Age
Sex              
female  27.915709
male    30.726645

我们对男乘客和女乘客的平均年龄感兴趣，可以选择Sex 和 Age 这两列，然后用 groupby() 方法对每列进行聚类。解决这类问题的更通用的方式是 split-apply-combine ；

• split 数据成组
• 对每个组单独 apply 统计方法
• combine 结合这些数据
• apply 和 combine 在 pandas 里通常是一起做的。

上面的方法也可以写成如下：

titanic.groupby("Sex")["Age"].mean()

先对Sex进行聚类分析，然后选择 Age

• 每个不同性别和舱号的平均票价？

titanic.groupby(['Sex', 'Pclass'])['Fare'].mean()

Sex     Pclass
female  1         106.125798
        2          21.970121
        3          16.118810
male    1          67.226127
        2          19.741782
        3          12.661633
Name: Fare, dtype: float64

groupby 可以同时对多组数据同时进行；

类别计数

• 每个舱位人数分别是多少

titanic["Pclass"].value_counts()

3    491
1    216
2    184
Name: Pclass, dtype: int64

value_counts() 方法会统计每个类别有多少。
size 和 count 都可以结合 groupby 使用。size 包含了 NaN 数据并且提供表数据的行数，而 count 排除了那些 缺失数据，在 value_counts 方法中，可以使用 dropna 来包含或者排除 NaN 数据。

记住

• 1. 可以在整个列或行上计算聚合统计信息。
• 2. Groupby 提供了拆分-应用-组合模式的功能。
• 3. value_counts 是一个比较方便的统计函数，可以根据不同类别进行统计；

【参考】

How to calculate summary statistics? — pandas 1.5.2 documentation (pydata.org)