Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，极大地简化了数据分析的流程。在 Pandas 中，数据统计函数是进行数据分析的重要工具。本文将揭秘 Pandas 中的高效数据统计函数，帮助您轻松掌握这些秘籍。

1. 简介

Pandas 提供了多种数据统计函数，包括：

• 基础统计函数：如 mean(), median(), std(), sum()
• 描述性统计函数：如 describe(), value_counts()
• 高级统计函数：如 corr(), cov()

这些函数可以帮助我们快速获取数据的基本统计信息，进行数据清洗和预处理，以及探索性数据分析。

2. 基础统计函数

2.1 mean()

mean() 函数用于计算数据集的平均值。以下是一个示例：

import pandas as pd # 创建一个 DataFrame data = {'Age': [25, 30, 35, 40, 45]} df = pd.DataFrame(data) # 计算年龄的平均值 mean_age = df['Age'].mean() print("平均年龄：", mean_age) 

2.2 median()

median() 函数用于计算数据集的中位数。以下是一个示例：

# 计算年龄的中位数 median_age = df['Age'].median() print("中位数年龄：", median_age) 

2.3 std()

std() 函数用于计算数据集的标准差。以下是一个示例：

# 计算年龄的标准差 std_age = df['Age'].std() print("年龄标准差：", std_age) 

2.4 sum()

sum() 函数用于计算数据集的总和。以下是一个示例：

# 计算年龄的总和 total_age = df['Age'].sum() print("年龄总和：", total_age) 

3. 描述性统计函数

3.1 describe()

describe() 函数可以快速获取数据集的描述性统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、25% 分位数、中位数、75% 分位数和最大值。以下是一个示例：

# 获取描述性统计信息 desc = df.describe() print(desc) 

3.2 value_counts()

value_counts() 函数可以统计数据集中各个唯一值的数量。以下是一个示例：

# 统计年龄的频次 age_counts = df['Age'].value_counts() print(age_counts) 

4. 高级统计函数

4.1 corr()

corr() 函数用于计算数据集之间的相关系数。以下是一个示例：

# 计算年龄和收入的相关系数 corr_age_income = df['Age'].corr(df['Income']) print("年龄和收入的相关系数：", corr_age_income) 

4.2 cov()

cov() 函数用于计算数据集之间的协方差。以下是一个示例：

# 计算年龄和收入的协方差 cov_age_income = df['Age'].cov(df['Income']) print("年龄和收入的协方差：", cov_age_income) 

5. 总结

Pandas 提供了丰富的数据统计函数，可以帮助我们轻松地获取数据的基本统计信息、描述性统计信息以及高级统计信息。通过掌握这些函数，我们可以更加高效地进行数据分析。希望本文能够帮助您轻松掌握 Pandas 中的高效数据统计函数秘籍。