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跟小白学Python数据分析——描述性统计分析

(2020-03-24 16:59:05)
分类: Python

跟小白学Python数据分析——描述性统计分析
基本统计分析,又叫描述性统计分析,它是指运用制表、分类、图形以及计算概括性数据来描述数据特征的各项活动,以发现其内在规律的统计分析方法。

描述性统计分析主要包括数据的集中趋势分析、数据的离散程度分析、数据的频数分布分析等,常用的统计指标有:计数、求和、平均值、方差、标准差等。

在Pandas 中,使用describe 函数进行描述性统计分析。

我们继续使用导入使用的案例数据进行学习,输入以下代码:


1import pandas
2data pandas.read_csv(
3'D:/D/data.csv',
4 engine='python',
5 encoding='utf8'
6)

Mr.林:执行后,在变量浏览窗口中就可以看到刚导入的data变量了,双击打开data变量,就可以得到下面这张表

跟小白学Python数据分析——数据导入1

然后输入以下代码


1对数据框进行描述统计分析
2data.describe()

执行后,直接在输出窗口中可以查看结果


1                  id           age
2count   59101.000000  59101.000000
3mean   149829.546471     27.228862
4std     28772.846683      5.389559
5min    100000.000000      3.000000
625   124850.000000     24.000000
750   150032.000000     26.000000
875   174773.000000     29.000000
9max    199501.000000     87.000000

可以看到describe 函数仅对id、age这两列数据进行描述统计分析,小白,你知道为什么吗?

小白:因为只有这两列才是数值型数据。
Mr.林:是的,我们继续看,给出的结果有count(计数)、mean(平均值)、std(标准差)、min(最小值)、25%(第一四分位数)、50%(中位数)、75%(第三四分位数)、max(最大值),这样我们就可以对数据有个基本的了解。
小白:id这列数据其实统计mean(平均值)、std(标准差)、25%(第一四分位数)、50%(中位数)、75%(第三四分位数)这几个指标好像意义不大。
Mr.林:哈哈,不错呦!确实没什么意义。如果只要对age列进行统计,还可以这样写代码

1data.age.describe()
执行后,直接在输出窗口中可以查看结果

1count    59101.000000
2mean        27.228862
3std          5.389559
4min          3.000000
525        24.000000
650        26.000000
775        29.000000
8max         87.000000
如果仅仅需要统计某个指标,可以这样写

1# 统计用户数
2
data.id.count()
统计结果:59101

1平均年龄
2data.age.mean()
统计结果:27.228862

1年龄最大值
2data.age.max()
统计结果:87

1年龄最小值
2data.age.min()
统计结果:3

1年龄方差
2data.age.var()
统计结果:29.04735

1年龄标准差
2data.age.std()
统计结果:5.389559
小白:好的。
Mr.林:今天就到这,下次我们继续学习其他操作,小白你回去要多多练习,多敲代码。

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