【python数据分析】数据基础分析

学习资料：

[4.3.5]--单元小结_哔哩哔哩_bilibili

“摘要”即有损地提取数据特征的过程

1 数据的排序

• .sort_index(axis=0,ascending=True)

在指定轴上将数据根据索引排序，默认升序

（竖着的是0轴，横着是1轴）

• Series.sort_values(axis=0,ascending=True)

在指定轴上根据数值进行排序，默认升序

• DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True)

by:axis轴上的某个索引或索引列表，既可以索引index也可以索引volumn

• 在排序中，NaN统一放到排序末尾

2 数据的基本统计分析

• 基本统计分析函数（Series和DataFrame通用）

• .describe()

discribe方法作用于Series时，输出是一个Series类型的对象，因此可以用Series索引的方法获取对应的值

discribe方法作用于DataFrame时，输出是一个DataFrame类型的对象

如果想要获取某一列的各项统计值，可以采用.describe().ix[‘对应column的索引’]方法

• 只适用于Series类型

3 数据的累计统计分析

• 累计统计分析函数（Series和DataFrame通用）

默认沿着列方向进行累计统计

• 滚动计算（窗口计算）函数 （Series和DataFrame通用）

加入.rolling(w)命令，表示在列的方向上每隔w个元素进行一次运算

4 数据的相关分析

4.1 度量两个变量相关性的方法

• 协方差法

• Pearson相关系数

4.2 相关分析函数

• .cov() （Series和DataFrame通用）

• .corr() （Series和DataFrame通用）

！！！完结撒花！！！

打算开下一个系列：

目前主要学习李沐的动手学深度学习，再搭配看一些统计学习方法的理论知识和吴恩达的机器学习课程