揭秘Pandas高效数据统计与聚合技巧，轻松掌握数据分析核心技能

引言

在数据分析领域，Pandas 是一款非常强大的工具，它提供了丰富的功能，使得数据统计与聚合变得简单而高效。本文将深入探讨 Pandas 中的数据统计与聚合技巧，帮助您轻松掌握数据分析的核心技能。

Pandas 数据统计与聚合基础

1. Pandas 数据结构

Pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和 DataFrame。

Series：一维数组，类似于 Python 中的列表，但每个元素都有一个标签。
DataFrame：二维表格结构，类似于 Excel 或 SQL 数据库中的表格。

2. 基础统计描述

Pandas 提供了 describe() 方法，可以快速生成数据的基本统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、25% 分位数、中位数、75% 分位数和最大值。

import pandas as pd

data = {'Age': [25, 30, 35, 40], 'Score': [85, 90, 95, 100]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.describe())

3. 常用统计方法

Pandas 提供了直接计算统计指标的方法，如 mean(), median(), std(), max(), min() 等。

print(df['Age'].mean())  # 计算年龄的平均值
print(df['Score'].median())  # 计算分数的中位数

高级数据统计与聚合技巧

1. 数据分组与聚合

使用 groupby() 方法可以对数据进行分组，然后使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合。

grouped = df.groupby('Department')
print(grouped.agg({'Age': ['mean', 'std'], 'Score': ['mean', 'std']}))

2. 时间序列数据分析

对于时间序列数据，Pandas 提供了丰富的功能，如 resample() 方法可以按时间周期重新采样数据。

import pandas as pd

time_series_data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=pd.date_range('20230101', periods=5))
print(time_series_data.resample('M').sum())

3. 缺失值处理

在数据分析中，缺失值是一个常见问题。Pandas 提供了 dropna(), fillna() 等方法来处理缺失值。

df = df.dropna()  # 删除含有缺失值的行
df = df.fillna(0)  # 用 0 填充缺失值

4. 数据透视表

使用 pivot_table() 方法可以创建数据透视表，用于数据的汇总和转换。

pivot_table = df.pivot_table(values='Score', index='Department', columns='Age', aggfunc='mean')
print(pivot_table)

总结

通过学习 Pandas 的数据统计与聚合技巧，您可以更高效地进行数据分析。掌握这些技巧将帮助您在数据分析领域取得更大的成就。

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