基于Python数据分析之pandas统计分析

下面是关于“基于Python数据分析之pandas统计分析”的完整攻略。

1. pandas的基本介绍

pandas是Python中一个强大的数据处理框架，它提供了灵活的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理表格型数据。其主要的数据结构包括序列（Series）和数据框（DataFrame），可以处理各种格式的数据。pandas还提供了聚合、变换、合并和重塑等多种数据操作，同时还支持缺失值和时间序列数据的处理。

2. 数据导入

使用pandas进行数据分析的第一步，就是将数据导入pandas中。通常情况下，我们使用read_csv()方法将csv格式的数据导入pandas。

示例1 ：导入csv数据

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 展示数据前5行
print(df.head(5))

3. 数据清洗

在进行数据统计分析之前，必须对数据进行清洗和处理。数据清洗的过程中可以进行数据的筛选、去重、填充缺失值、数据类型转换等操作。

示例2 ：数据处理

# 数据清洗
# 筛选出字段为score的数据，去除掉缺失值
df = df[['score']].dropna()

# 填充缺失值
df = df.fillna(df.mean())

4. 统计分析

经过清洗处理后，就可以进行统计分析了。pandas提供了丰富的数据分析方法和函数，可以对数据进行聚合、求和、求平均值、计数等操作。下面是对数据进行聚合统计的几个方法：

示例3 ：数据聚合分析

# 统计score列的最小值、最大值、平均值和标准差
print(df['score'].agg(['min', 'max', 'mean', 'std']))

# 按照sex分组，统计每组score的最小值、最大值、平均值和标准差
print(df.groupby('sex')['score'].agg(['min', 'max', 'mean', 'std']))

# 按照sex和school分组，统计每组score的最小值、最大值、平均值和标准差
print(df.groupby(['sex', 'school'])['score'].agg(['min', 'max', 'mean', 'std']))

# 按照sex和school分组，统计每组score的个数
print(df.groupby(['sex', 'school'])['score'].count())

通过数据聚合分析，我们可以得出一些统计性的结论。同时，通过可视化的方式将这些结果展示出来，更加直观明了。

上述就是对“基于Python数据分析之pandas统计分析”的完整攻略。希望可以对你有所帮助。