《大數據導論》課件-4.2.6pandas庫的數據排序和統(tǒng)計函數_第1頁
《大數據導論》課件-4.2.6pandas庫的數據排序和統(tǒng)計函數_第2頁
《大數據導論》課件-4.2.6pandas庫的數據排序和統(tǒng)計函數_第3頁
《大數據導論》課件-4.2.6pandas庫的數據排序和統(tǒng)計函數_第4頁
《大數據導論》課件-4.2.6pandas庫的數據排序和統(tǒng)計函數_第5頁
已閱讀5頁，還剩9頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

大數據導論Pandas庫的數據排序和統(tǒng)計函數06數據排序基本統(tǒng)計方法Pandas庫的數據排序Pandas提供了兩種排序方法：索引排序sort_index()值排序sort_values()Pandas數據排序——索引排序sort_index()方法（1）.sort_index()方法在指定軸上根據索引進行排序，默認升序.sort_index(axis=0,

ascending=True)Pandas數據排序——索引排序sort_index()方法（2）Pandas數據排序——值排序sort_values()方法（1）.sort_values()方法在指定軸上根據數值進行排序，默認升序Series.sort_values(axis=0,

ascending=True)DataFrame.sort_values(by,

axis=0,

ascending=True)by

:axis軸上的某個索引或索引列表Pandas數據排序——值排序sort_values()方法（2）.sort_values(by,

axis=0,

ascending=True)Pandas數據排序——值排序sort_values()方法（3）NaN統(tǒng)一放到排序末尾Pandas數據的基本統(tǒng)計方法適用于Series和DataFrame類型方法說明.sum()計算數據的總和，按0軸計算，下同.count()非NaN值的數量.mean().median()計算數據的算術平均值、算術中位數.var().std()計算數據的方差、標準差.min.max()計算數據的最小值、最大值Pandas數據的基本統(tǒng)計方法（2）適用于Series類型方法說明.argmin().argmax()計算數據最大值、最小值所在位置的索引位置（自動索引）.idxmin().idxmax()計算數據最大值、最小值所在位置的索引（自動索引）Pandas數據的基本統(tǒng)計方法（3）適用于Series和DataFrame類型方法說明.describe()針對0軸（各列）的統(tǒng)計匯總Pandas數據的基本統(tǒng)計方法——舉例（1）.describe()產生的是一個Series對象，所以我們可以使用Series方法進行訪問數據Pandas數據的基本統(tǒng)計方法——舉例（2）.describ

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論