系統(tǒng)：Windows 7
語言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64
編輯器：pycharm-community-2016.3.2
pandas：0.19.2
- 這個系列講講Python的科學計算及可視化
- 今天講講pandas模塊
- 計算Dataframe某一列的和燕少、均值、最大值邻吭、最小值白粉、樣本標準方差
Part 1：背景
- 已知一個Df远搪，如下圖
- 包括3列
["time", "pos", "value1", "value2"] - 包括8行
[0,1,2,3,4,5,6,7]
- 包括3列
- 目標：求value1該列的和缝其、均值搜变、最大值缅茉、最小值、樣本標準方差
Df
1.png
Part 2：代碼
import pandas as pd
dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-05",
"2019-12-02", "2019-12-03", "2019-12-04", "2019-12-05"],
"pos": ["A", "A", "B", "B", "C", "C", "C", "D"],
"value1": [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80],
"value2": [20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]}
df_1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1", "value2"])
print(df_1, "\n")
# 單列計算
# 求和
sum_value = df_1["value1"].sum()
print("求和：", sum_value)
# 求均值
mean_value = df_1["value1"].mean()
print("均值：", mean_value)
# 最大值
max_value = df_1["value1"].max()
print("最大值：", max_value)
# 最小值
max_value = df_1["value1"].min()
print("最小值：", max_value)
# 標準方差
std_value = df_1["value1"].std()
print("標準方差：", std_value)
代碼截圖
2.png
運行結(jié)果
3.png
Part 3：部分代碼解讀
- 求單列的和
df_1["value1"].sum()视乐，基本格式df[列名].計算函數(shù)()- 和：sum
- 均值：mean
- 最大值：max
- 最小值：min
- 樣本標準方差：std洛搀，注意是樣本標準方差，對應（n-1）佑淀，不是總體標準方差
Ps：根據(jù)pos列可以將value1進行分組留美，那么對應每一組的計算值又如何實現(xiàn)？請看下回分解
本文為原創(chuàng)作品伸刃，歡迎分享朋友圈
長按圖片識別二維碼谎砾，關(guān)注本公眾號
Python 優(yōu)雅 帥氣
12x0.8.jpg
