python pandas 求中位数和平均值 / 张生荣

pandas求平均数和中位数的方法实例

目录准备 1.求平均数 1.1对全表进行操作 1.1.2 求取每行的平均数 1.2 对单独的一行或者一列进行操作 1.2.1 求取单独某一列的平均数 1.3 对多行或者多列进行操作 1.3.1 求取 ...

目录准备 1.求方差 1.1对全表进行操作 1.1.1求取每列的方差 1.1.2 求取每行的方差 1.2 对单独的一行或者一列进行操作 1.2.1 求取单独某一列的方差 1.2.2 求取单独某一行的 ...

Python实现按某一列关键字分组,并计算各列的平均值,并用该值填充该分类该列的nan值. DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数据格式以下是 ...

本文研究的主要是pandas常用函数,具体介绍如下. 1 import语句 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplo ...

本文实例讲述了Python pandas自定义函数的使用方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 自定义函数的使用 import numpy as np import pandas as pd # to ...

超级好用的移动窗口函数最近经常使用移动窗口函数,觉得很方便,功能强大,代码简单,故将pandas中的移动窗口函数都做介绍.它都是以rolling打头的函数,后接具体的函数,来显示该移动窗口函数的功能 ...

前言数据处理过程中,经常会遇到数据有缺失值的情况,本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值. 一.什么是缺失值对数据而言,缺失值分为两种,一种是Pandas中的空值,另一种是自定义的缺失值. ...

初衷 NumPy.Pandas.Matplotlib.SciPy 等可以说是最最最常用的 Python 库了.我们在使用 Python 库的时候,通常会遇到两种情况.以 Pandas 举例. 我想对 ...

一.groupby函数 Python中的groupby函数,它主要的作用是进行数据的分组以及分组之后的组内的运算,也可以用来探索各组之间的关系,首先我们导入我们需要用到的模块 import panda ...

目录准备 1.求众数 1.1对全表进行操作 1.1.1求取每列的众数 1.1.2 求取每行的众数 1.2 对单独的一行或者一列进行操作 1.2.1 求取单独某一列的众数 1.2.2 求取单独某一行的 ...

目录准备 1.求众数 1.1对全表进行操作 1.1.1求取每列的众数 1.1.2 求取每行的众数 1.2 对单独的一行或者一列进行操作 1.2.1 求取单独某一列的众数 1.2.2 求取单独某一行的 ...

目录引入依赖算法相关依赖获取数据生成df 重命名列增加列缺失值处理独热编码替换值删除列数据筛选差值计算数据修改时间格式转换设置索引列折线图散点图柱状图热力图 66个 ...

0.摘要 pandas中DataFrame类型中,找出所有有空值的行,可以使用.isnull()方法和.any()方法. 1.找出含有空值的行方法:DataFrame[DataFrame.isnul ...

本文实例讲述了Python pandas RFM模型应用.分享给大家供大家参考,具体如下: 什么是RFM模型根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有3个神奇的要素,这 ...

为了了解(正态)分布的方法和属性,我们首先引入norm >>>from scipy.stats import norm >>>rv = norm() >> ...

目录准备工作 1.非空值计数 1.1对全表进行操作 1.1.1求取每列的非空值个数 1.1.2 求取每行的非空值个数 1.2 对单独的一行或者一列进行操作 1.2.1 求取单独某一列的非空值个数 1 ...

目录背景介绍折线图条形图水平条形图堆积图散点图饼图蜂巢图箱线图绘制子图背景介绍 Pandas的DataFrame和Series在Matplotlib基础上封装了一个简易的绘图函数 ...

目录前言 Pandas中缺少值NaN的介绍将缺失值作为Pandas中的缺少值NaN 缺少值NaN的删除方法删除所有值均缺失的行/列删除至少包含一个缺失值的行/列根据不缺少值的元素数量删除行/ ...

目录前言 1. 检查缺失值NaN 2. Pandas中NaN的类型 3. NaN的删除 dropna() 3.1 删除所有值均缺失的行/列 3.2 删除至少包含一个缺失值的行/列 3.3 根据不缺少 ...