《Python數據分析極簡入門》

第2節 5 Pandas數學計算

import pandas as pd
d =  np.array([[81, 28, 24, 25, 96],
       [ 8, 35, 56, 98, 39],
       [13, 39, 55, 36,  3],
       [70, 54, 69, 48, 12],
       [63, 80, 97, 25, 70]])
df = pd.DataFrame(data = d,
                  columns=list('abcde'))
df

聚合計算

聚合計算是指對數據進行匯總和統計的操作。常用的聚合計算方法包括計算均值、求和、最大值、最小值、計數等。

df['a'].mean()

47.0

df['a'].sum()

235

df['a'].max()

81

df['a'].min()

8

df['a'].count()

5

df['a'].median() # 中位數

63.0

df['a'].var() #方差

1154.5

df['a'].skew() # 偏度

-0.45733193928530436

df['a'].kurt() # 峰度

-2.9999915595685325

df['a'].cumsum() # 累計求和

0     81
1     89
2    102
3    172
4    235
Name: a, dtype: int64

df['a'].cumprod() # 累計求積

0          81
1         648
2        8424
3      589680
4    37149840
Name: a, dtype: int64

df['a'].diff() # 差分

0     NaN
1   -73.0
2     5.0
3    57.0
4    -7.0
Name: a, dtype: float64

df['a'].mad() # 平均絕對偏差

29.2

按行、列聚合計算

df.sum(axis=0)  # 按列求和匯總到最后一行

a    235
b    236
c    301
d    232
e    220
dtype: int64

df.sum(axis=1)  # 按行求和匯總到最后一列 

0    254
1    236
2    146
3    253
4    335
dtype: int64

df.describe() # 描述性統計

agg函數

對整個DataFrame批量使用多個聚合函數

df.agg(['sum', 'mean','max','min','median'])

對DataFramed的某些列應用不同的聚合函數

df.agg({'a':['max','min'],'b':['sum','mean'],'c':['median']})

apply、applymap、map函數

注意其中applymap函數在新版已經被棄用，這里的案例是基于pandas=1.3.2寫的

在Python中如果想要對數據使用函數，可以借助apply(),applymap(),map()對數據進行轉換，括號里面可以是直接函數式，或者自定義函數（def）或者匿名函數（lambda）

1、當我們要對數據框（DataFrame）的數據進行按行或按列操作時用apply()

df.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=1)
#axis=1，表示按行對數據進行操作
#從下面的結果可以看出，我們使用了apply函數之后，系統自動按行找最大值和最小值計算，每一行輸出一個值

0    72
1    90
2    52
3    58
4    72
dtype: int64

df.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=0)
#默認參數axis=0,表示按列對數據進行操作
#從下面的結果可以看出，我們使用了apply函數之后，系統自動按列找最大值和最小值計算，每一列輸出一個值

a    73
b    52
c    73
d    73
e    93
dtype: int64

2、當我們要對數據框（DataFrame）的每一個數據進行操作時用applymap()，返回結果是DataFrame格式

df.applymap(lambda x : 1 if x>60 else 0)
#從下面的結果可以看出，我們使用了applymap函數之后，
#系統自動對每一個數據進行判斷，判斷之后輸出結果

3、當我們要對Series的每一個數據進行操作時用map()

df['a'].map(lambda x : 1 if x>60 else 0)

0    1
1    0
2    0
3    1
4    1
Name: a, dtype: int64

總結：

apply() 函數可以在DataFrame或Series上應用自定義函數，可以在行或列上進行操作。

applymap() 函數只適用于DataFrame，可以在每個元素上應用自定義函數。

map() 函數只適用于Series，用于將每個元素映射到另一個值。

以上是數學運算部分，包括聚合計算、批量應用聚合函數，以及對Series和DataFrame進行批量映射，接下來我們來看如何對數據進行合并拼接

下一節 《第2節 6 Pandas合并拼接》

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