numpy的數(shù)據(jù)處理方法
a =[98,83,65,72,79,76,75,94,91,77,63,83,89,69,64,78,63,86,91,72,71,72,70,80,65,70,62,74,71,76]
np.mean(a)#均值
np.mean(np.sort(a)[14:16])#中位數(shù)
np.var(a)#方差
np.std(a)#標(biāo)準(zhǔn)差
a = Series(a)
a.skew()#偏度
a.kurt()#峰度
a.describe()#描述數(shù)據(jù)的基本狀況,還有分位數(shù),分上四分位,下四分衛(wèi)
describe運(yùn)行情況
多元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征
df = DataFrame({'data1': np.random.randn(5),'data2': np.random.randn(5)})
df.cov()#協(xié)方差
df.corr()#相關(guān)系數(shù)
