本课程介绍如何使用Python编程语言及其Pandas库来处理和分析大量数据，涵盖数据分析的基础知识、数据清洗及可视化。
Python数据分析中的pandas库是进行数据预处理和统计分析的重要工具。Pandas提供了一系列丰富的统计函数，使得数据科学家能够快速地获取数据集的关键信息。在本段落中，我们将深入探讨如何使用pandas进行统计分析，并通过实例展示这些功能的应用。
首先，我们了解如何利用numpy生成随机数并导入到pandas的数据结构中：
```python
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1234)
d1 = pd.Series(2*np.random.normal(size=100) + 3)
d2 = np.random.f(2, 4, size=100)
d3 = np.random.randint(1, 100, size=100)
```
Pandas提供了一系列统计函数，帮助我们快速获取数据的基本信息：
- `count()`: 计算非空元素的数量。
- `min()`: 找到最小值。
- `max()`: 找到最大值。
- `idxmin()`: 返回最小值的索引位置。
- `idxmax()`: 返回最大值的索引位置。
- `quantile(q)`: 计算分位数，例如`quantile(0.1)`为第10百分位数。
- `sum()`: 求和。
- `mean()`: 计算均值。
- `median()`: 计算中位数。
- `mode()`: 找到众数。
- `var()`: 计算方差。
- `std()`: 计算标准差。
- `mad()`: 计算平均绝对偏差。
- `skew()`: 计算偏度，衡量分布的不对称性。
- `kurt()`: 计算峰度，反映数据分布的尖锐程度。
`describe()`函数可以一次性输出多个描述性统计指标，但只适用于Series或DataFrame对象。如果需要在一个自定义函数中汇总所有这些指标，可以定义如下函数：
```python
def status(x):
return pd.Series([x.count(), x.min(), x.idxmin(), x.quantile(0.25),
x.median(), x.quantile(0.75), x.mean(),
x.max(), x.idxmax(), x.mad(),
x.var(), x.std(), x.skew(),
x.kurt()],
index=[总数, 最小值, 最小值位置,
第25百分位数,
中位数, 第75百分位数,
均值, 最大值,
最大值位置, 平均绝对偏差,
方差, 标准差,偏度,峰度])
```
在实际工作中，我们经常需要处理DataFrame。例如：
```python
df = pd.DataFrame(np.array([d1, d2, d3]).T, columns=[x1, x2, x3])
print(df.head())
print(df.apply(status))
```
加载CSV数据是pandas的常见任务，`read_csv()`函数用于此目的。例如：
```python
bank = pd.read_csv(D:/bank/bank-additional-train.csv)
print(bank.head())
```
使用`describe()`可以快速获取描述性统计信息：
```python
result = bank[age].describe()
pd.DataFrame(result)
```
并且可以根据数据类型选择要计算的列：
```python
result = bank.describe(include=[number])
result = bank.describe(include=[object])
```
此外，pandas还提供了`corr()`和`cov()`函数用于计算相关系数和协方差矩阵：
```python
bank.corr()
bank.cov()
```
使用`drop()`删除列以及对数据进行排序：
```python
bank.drop(job, axis=1)
bank.sort_values(by=[job,age])
bank.sort_values(by=[job,age], ascending=False)
```
pandas提供了多种合并表格的方法，如`concat()`, `merge()`, 和 `join()`，以便处理来自多个来源的数据。
总之，pandas库为数据科学家提供了一套强大的统计分析工具，使得他们能够高效地探索和理解数据，并为进一步的数据建模与分析奠定基础。无论是进行数据清洗、特征工程还是模型验证，pandas都是Python数据分析中的重要助手。
5星
