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
SeaTunnel5 小时前
(二)从分层架构到数据湖仓架构:数据仓库分层下的技术架构与举例
大数据·数据仓库·数据分析·数据同步
B站_计算机毕业设计之家6 小时前
预测算法:股票数据分析预测系统 股票预测 股价预测 Arima预测算法(时间序列预测算法) Flask 框架 大数据(源码)✅
python·算法·机器学习·数据分析·flask·股票·预测
qq_436962189 小时前
奥威BI:AI数据分析赋能企业智能决策
人工智能·数据挖掘·数据分析
兮兮能吃能睡12 小时前
数据分析核心术语略解
数据挖掘·数据分析
~~李木子~~15 小时前
Matplotlib 数据可视化基础测试题
信息可视化·matplotlib
Chef_Chen15 小时前
数据科学每日总结--Day4--数据挖掘
人工智能·数据挖掘
渡我白衣16 小时前
AI 应用层革命(一)——软件的终结与智能体的崛起
人工智能·opencv·机器学习·语言模型·数据挖掘·人机交互·集成学习
青云交16 小时前
Java 大视界 -- Java 大数据在智能建筑能耗监测与节能策略制定中的应用
数据分析·数据存储·数据可视化·1024程序员节·能耗监测·java 大数据·智能建筑
刘孬孬沉迷学习16 小时前
AI+通信+多模态应用分类与核心内容总结
人工智能·机器学习·分类·数据挖掘·信息与通信
周杰伦_Jay17 小时前
【Mac下通过Brew安装Ollama 】部署 DeepSeek 轻量模型(实测版)
人工智能·macos·数据挖掘·database·1024程序员节