python&Pandas五:数据分析与统计

,Pandas提供了丰富的数据分析和统计功能,使得对数据进行摘要、统计和可视化变得更加容易。以下是一些示例说明:

数据统计和摘要:

复制代码
   import pandas as pd

   # 创建一个示例DataFrame
   data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
           'Age': [25, 30, 35],
           'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
   df = pd.DataFrame(data)

   # 使用describe()进行数据摘要统计
   print(df.describe())

   # 计算列的平均值
   print(df.mean())

   # 使用groupby()进行分组操作
   grouped_data = df.groupby('City')
   print(grouped_data.mean())

数据可视化:

复制代码
   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt

   # 创建示例DataFrame
   data = {'Year': [2010, 2011, 2012, 2013, 2014],
           'Sales': [100, 150, 200, 180, 250]}
   df = pd.DataFrame(data)

   # 绘制折线图
   df.plot(x='Year', y='Sales', kind='line')
   plt.show()

   # 绘制柱状图
   df.plot(x='Year', y='Sales', kind='bar')
   plt.show()

这些示例演示了一些常见的数据分析和统计方法。通过使用Pandas的摘要统计函数和分组操作,您可以在数据中获取关键统计信息。此外,Pandas与Matplotlib等库的结合使用,可以进行数据可视化,以更好地理解和传达数据。

请注意,这只是Pandas提供的众多功能之一。根据具体的数据分析需求,还有更多强大的方法和技术可用于数据分析和统计。

相关推荐
smppbzyc28 分钟前
2025年亚太杯(中文赛项)数学建模B题【疾病的预测与大数据分析】原创论文讲解(含完整python代码)
python·数学建模·数据分析·数学建模竞赛·亚太杯数学建模·亚太杯
cwn_3 小时前
回归(多项式回归)
人工智能·机器学习·数据挖掘·回归
Yolo566Q4 小时前
“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价及拓展应用
信息可视化·数据分析·单一职责原则
音程5 小时前
什么是Jaccard 相似度(Jaccard Similarity)
深度学习·数据挖掘
乙真仙人5 小时前
AI Agents时代,数据分析将彻底被颠覆
人工智能·数据挖掘·数据分析
蓝桉(努力版)7 小时前
MATLAB可视化5:华夫图(饼图的平替可以表示种类的分布,附有完整代码详细讲解)(求个关注、点赞和收藏)(对配色不满意可以自己调节配色,附调色教程)
开发语言·数学建模·matlab·信息可视化·matlab可视化
wh_xia_jun7 小时前
基于 Python 的数据分析技术综述
开发语言·python·数据分析
linT_T19 小时前
数字化管理新趋势:权限分级看板如何筑牢安全防线
信息可视化
Leo.yuan20 小时前
数据清洗(ETL/ELT)原理与工具选择指南:企业数字化转型的核心引擎
大数据·数据仓库·数据挖掘·数据分析·etl
李昊哲小课1 天前
销售数据可视化分析项目
python·信息可视化·数据分析·matplotlib·数据可视化·seaborn