【Python数据分析 - 13】:pandas的统计分析

简介: 【Python数据分析 - 13】:pandas的统计分析

pandas的统计分析


数据准备

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最小值:idxmin(axis)、最大值:idxmax(axis)


在使用idxmin和idxmax时,axis=0表示列,axis=1表示行


aa7e215f0a4444989df932aa71ff2b8a.png

6fddc099613f424fb041c7125931b0c1.png


求累加结果:cumsum()

74b3915038224c759b2a8ac1a45d418f.png

查看累加后的图形

863aec0bf9ee403faa6643b5f477530c.png


逻辑运算与通过运算符


  • 查看p_change>2的情况


dc7908f4561a442883f0d813f9772a43.png


将p_change大于2的数据整体取出

681eba71b49c44c4a7fa7baf209f749a.png


使用&(与)和 | (或)语句


  • 查看p_change>2和low>0.1的数据

0dbb0b790db04a0f8842e5866042746c.png


将p_change>2和low>0.1的数据整体取出

d7019a92a718457db39afd97048c00b9.png


将p_change>2 或 low>0.1的数据整体取出

61548613899d4eb880a9c6d7ebdd2521.png


使用query()函数(常用)


  • 将p_change>2和low>0.1的数据整体取出


a34e0374c1864e0999fe753e340a82ec.png


isin函数 – 查看值中是否存在


isin函数用于查看某列中是否包含某个字符串,返回值为布尔Series,来表明每一行的情况。


  • 查看open列中是否存在值为0.210的数据

fe1014f1a5a24718a58e5f19f2850fea.png

将open列中存在值为0.210的数据取出

ee25edebe44f4e66953a8cdb3aa8d355.png

add加法、sub减法

  • 例一:将high列减去open列


9806cc22beb54f3e97ca1b828019115c.png


例一:将high列加上open列

eed6df509e9c403b92b3fe218534a5e6.png


自定义运算 - apply()


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