Фреймы данных — это фундаментальная структура данных при анализе данных. Понимание основных статистических данных фрейма данных имеет решающее значение для получения ценной информации и принятия обоснованных решений. В этой статье мы рассмотрим различные методы получения базовой статистики кадра данных за один раз. Итак, давайте углубимся и раскроем секреты анализа данных!

Метод 1: использование функции описания().
Функция описания() в pandas предоставляет исчерпывающую информацию о центральной тенденции, дисперсии и форме распределения столбцов кадра данных.

import pandas as pd
# Assuming your dataframe is stored in 'df'
statistics = df.describe()
print(statistics)

Метод 2: агрегирование статистики с помощью groupby()
Если вы хотите получить статистику для определенных групп в вашем фрейме данных, вы можете использовать функцию groupby() вместе с функциями агрегирования, такими как mean(), sum(), min (), max() и т. д.

# Grouping by a categorical column 'category'
grouped_stats = df.groupby('category').agg(['mean', 'min', 'max'])
print(grouped_stats)

Метод 3. Использование value_counts() для категориальных данных.
Чтобы получить количество уникальных значений в категориальном столбце, вы можете использовать функцию value_counts().

# Assuming 'category' is a categorical column
category_counts = df['category'].value_counts()
print(category_counts)

Метод 4: расчет корреляции между столбцами
Корреляция измеряет статистическую взаимосвязь между двумя переменными. Функция corr() в pandas вычисляет коэффициент корреляции между каждой парой числовых столбцов.

# Assuming your dataframe has numeric columns 'A' and 'B'
correlation = df[['A', 'B']].corr()
print(correlation)

Метод 5: подсчет пропущенных значений
Отсутствующие значения могут существенно повлиять на анализ данных. Вы можете использовать функцию isnull() для определения пропущенных значений, а затем суммировать их() для получения подсчета.

# Counting missing values in each column
missing_values = df.isnull().sum()
print(missing_values)

Используя эти методы, вы можете быстро получить базовую статистику для вашего фрейма данных. Функция описать() предоставляет общую сводку, а функция groupby() позволяет анализировать конкретные группы. Value_counts() помогает понять категориальные данные, а corr() вычисляет корреляции между числовыми столбцами. Кроме того, подсчет пропущенных значений важен для оценки качества данных. Имея в своем распоряжении эти методы, вы сможете провести эффективный исследовательский анализ данных и получить ценную информацию из ваших данных.

Не забывайте очищать данные, правильно обрабатывать пропущенные значения и выбирать наиболее релевантные статистические показатели в соответствии с целями вашего анализа. Удачной обработки данных!