Pandas統計函數

統計方法有助於理解和分析數據的行爲。現在我們將學習一些統計函數，可以將這些函數應用到Pandas的對象上。

pct_change()函數

系列，DatFrames和Panel都有pct_change()函數。此函數將每個元素與其前一個元素進行比較，並計算變化百分比。

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series([1,2,3,4,5,4])
print (s.pct_change())

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 2))
print (df.pct_change())

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

0        NaN
1   1.000000
2   0.500000
3   0.333333
4   0.250000
5  -0.200000
dtype: float64

            0          1
0         NaN        NaN
1  -15.151902   0.174730
2  -0.746374   -1.449088
3  -3.582229   -3.165836
4   15.601150  -1.860434

默認情況下，pct_change()對列進行操作; 如果想應用到行上，那麼可使用axis = 1參數。

協方差

協方差適用於系列數據。Series對象有一個方法cov用來計算序列對象之間的協方差。NA將被自動排除。

Cov系列示例

import pandas as pd
import numpy as np
s1 = pd.Series(np.random.randn(10))
s2 = pd.Series(np.random.randn(10))
print (s1.cov(s2))

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

0.0667296739178

當應用於DataFrame時，協方差方法計算所有列之間的協方差(cov)值。

import pandas as pd
import numpy as np
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print (frame['a'].cov(frame['b']))
print (frame.cov())

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

-0.406796939839
          a         b         c         d         e
a  0.784886 -0.406797  0.181312  0.513549 -0.597385
b -0.406797  0.987106 -0.662898 -0.492781  0.388693
c  0.181312 -0.662898  1.450012  0.484724 -0.476961
d  0.513549 -0.492781  0.484724  1.571194 -0.365274
e -0.597385  0.388693 -0.476961 -0.365274  0.785044

注 - 觀察第一個語句中a和b列之間的cov結果值，與由DataFrame上的cov返回的值相同。

相關性

相關性顯示了任何兩個數值(系列)之間的線性關係。有多種方法來計算pearson(默認)，spearman和kendall之間的相關性。

import pandas as pd
import numpy as np
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

print (frame['a'].corr(frame['b']))
print (frame.corr())

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

-0.613999376618
          a         b         c         d         e
a  1.000000 -0.613999 -0.040741 -0.227761 -0.192171
b -0.613999  1.000000  0.012303  0.273584  0.591826
c -0.040741  0.012303  1.000000 -0.391736 -0.470765
d -0.227761  0.273584 -0.391736  1.000000  0.364946
e -0.192171  0.591826 -0.470765  0.364946  1.000000

如果DataFrame中存在任何非數字列，則會自動排除。

數據排名

數據排名爲元素數組中的每個元素生成排名。在關係的情況下，分配平均等級。

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(np.random.np.random.randn(5), index=list('abcde'))

s['d'] = s['b'] # so there's a tie

print (s.rank())

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

a    4.0
b    1.5
c    3.0
d    1.5
e    5.0
dtype: float64

Rank可選地使用一個默認爲true的升序參數; 當錯誤時，數據被反向排序，也就是較大的值被分配較小的排序。

Rank支持不同的tie-breaking方法，用方法參數指定 -

• average - 並列組平均排序等級
• min - 組中最低的排序等級
• max - 組中最高的排序等級
• first - 按照它們出現在數組中的順序分配隊列