时间:2021-05-23
Pandas主要统计特征函数:
方法名 函数功能 sum() 计算数据样本的总和(按列计算) mean() 计算数据样本的算术平均数 var() 计算数据样本的方差 std() 计算数据样本的标准差 corr() 计算数据样本的Spearman(Pearman)相关系数矩阵 cov() 计算数据样本的协方差矩阵 skew() 样本值的偏度(三阶矩) kurt() 样本值的峰度(四阶矩) describe() 给出样本的基本描述(基本统计量如均值、标准差等)cum累积计算函数
cum系列函数是作为DataFrame或Series对象的方法出现的,因此命令格式为D.cumsum()
方法名 函数功能 cumsum() 依次给出前1、2、… 、n个数的和 cumprod() 依次给出前1、2、… 、n个数的积 cummax() 依次给出前1、2、… 、n个数的最大值 cummin() 依次给出前1、2、… 、n个数的最小值计算出前n项和:
D=pd.Series(range(0,20))D.cumsum() 0 01 12 33 6....19 190dtype: int64rolling滚动计算函数
rolling_系列是pandas的函数,不是DataFrame或Series对象的方法,其格式为pd.rolling_mean(D,k),其中每k列计算一次平均值,滚动计算。
方法名 函数功能 rolling_sum() 计算数据样本的总和(按列计算) rolling_mean() 数据样本的算术平均数 rolling_var() 计算数据样本的方差 rolling_std() 计算数据样本的标准差 rolling_corr() 计算数据样本的Spearman(Pearman)相关系数矩阵 rolling_cov() 计算数据样本的协方差矩阵 rolling_skew() 样本值的偏度(三阶矩) rolling_kurt() 样本值的峰度(四阶矩)依次对相邻两项求和:
pd.rolling_sum(D,2)0 NaN 1 1.02 3.03 5.04 7.0....19 37.0dtype: float64以上这篇Pandas_cum累积计算和rolling滚动计算的用法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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使用pandas下的cumsum函数cumsum:计算轴向元素累积加和,返回由中间结果组成的数组.重点就是返回值是"由中间结果组成的数组"importnumpy
本文主要演示pandas中DataFrame对象corr()方法的用法,该方法用来计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数(包括pearson相关系数、
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用pandas计算相关系数计算相关系数用pandas,比如我想知道风速大小与风向紊乱(标准差来衡量)之间的相关系数,下面是代码:importpandasaspd