mysql 协方差函数_Pandas统计函数

港控/mmm° 2022-10-26 12:57 23阅读 0赞

统计方法有助于理解和分析数据的行为。现在我们将学习一些统计函数，可以将这些函数应用到Pandas的对象上。

pct\_change()函数

系列，DatFrames和Panel都有pct\_change()函数。此函数将每个元素与其前一个元素进行比较，并计算变化百分比。

import pandas as pd

import numpy as np

s = pd.Series(\[1,2,3,4,5,4\])

print (s.pct\_change())

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 2))

print (df.pct\_change())

执行上面示例代码，得到以下结果 -

0 NaN

1 1.000000

2 0.500000

3 0.333333

4 0.250000

5 -0.200000

dtype: float64

0 1

0 NaN NaN

1 -15.151902 0.174730

2 -0.746374 -1.449088

3 -3.582229 -3.165836

4 15.601150 -1.860434

默认情况下，pct\_change()对列进行操作; 如果想应用到行上，那么可使用axis = 1参数。

协方差

协方差适用于系列数据。Series对象有一个方法cov用来计算序列对象之间的协方差。NA将被自动排除。

Cov系列示例

import pandas as pd

import numpy as np

s1 = pd.Series(np.random.randn(10))

s2 = pd.Series(np.random.randn(10))

print (s1.cov(s2))

执行上面示例代码，得到以下结果 -

0.0667296739178

当应用于DataFrame时，协方差方法计算所有列之间的协方差(cov)值。

import pandas as pd

import numpy as np

frame = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5), columns=\['a', 'b', 'c', 'd', 'e'\])

print (frame\['a'\].cov(frame\['b'\]))

print (frame.cov())

执行上面示例代码，得到以下结果 -

\-0.406796939839

a b c d e

a 0.784886 -0.406797 0.181312 0.513549 -0.597385

b -0.406797 0.987106 -0.662898 -0.492781 0.388693

c 0.181312 -0.662898 1.450012 0.484724 -0.476961

d 0.513549 -0.492781 0.484724 1.571194 -0.365274

e -0.597385 0.388693 -0.476961 -0.365274 0.785044

注 - 观察第一个语句中a和b列之间的cov结果值，与由DataFrame上的cov返回的值相同。

相关性

相关性显示了任何两个数值(系列)之间的线性关系。有多种方法来计算pearson(默认)，spearman和kendall之间的相关性。

import pandas as pd

import numpy as np

frame = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5), columns=\['a', 'b', 'c', 'd', 'e'\])

print (frame\['a'\].corr(frame\['b'\]))

print (frame.corr())

执行上面示例代码，得到以下结果 -

\-0.613999376618

a b c d e

a 1.000000 -0.613999 -0.040741 -0.227761 -0.192171

b -0.613999 1.000000 0.012303 0.273584 0.591826

c -0.040741 0.012303 1.000000 -0.391736 -0.470765

d -0.227761 0.273584 -0.391736 1.000000 0.364946

e -0.192171 0.591826 -0.470765 0.364946 1.000000

如果DataFrame中存在任何非数字列，则会自动排除。

数据排名

数据排名为元素数组中的每个元素生成排名。在关系的情况下，分配平均等级。

import pandas as pd

import numpy as np

s = pd.Series(np.random.np.random.randn(5), index=list('abcde'))

s\['d'\] = s\['b'\] \# so there's a tie

print (s.rank())

执行上面示例代码，得到以下结果 -

a 4.0

b 1.5

c 3.0

d 1.5

e 5.0

dtype: float64

Rank可选地使用一个默认为true的升序参数; 当错误时，数据被反向排序，也就是较大的值被分配较小的排序。

Rank支持不同的tie-breaking方法，用方法参数指定 -

average - 并列组平均排序等级

min - 组中最低的排序等级

max - 组中最高的排序等级

first - 按照它们出现在数组中的顺序分配队列

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