Pandas在数据分析中的聚合和分组操作是关键环节,它允许我们按照特定规则对数据进行汇总,生成单个数值的描述。在Pandas中,这种操作被称为聚合,它与张量的“约减”概念相似,旨在降低数据的维度。
实施聚合的主要步骤是使用agg()函数。这个函数是聚合操作的外壳,其内部的函数名(如mean、median等)是真正的操作核心。官方提供的函数如"mean"、"median"等,应以字符串形式(如'{"Net_Pay": "mean"}')指定,而来自第三方或自定义的函数则直接提供名称。例如,计算Net_Pay列的最小值、最大值、均值和中位数可以这样操作:
在处理不同列时,agg()方法的参数可以是字典,其中key指定列,value是对应的统计指标。比如,对Net_Pay列求最大值和最小值,Age列求均值和标准差,可以这样设置:{'Net_Pay': ['min', 'max'], 'Age': ['mean', 'std'] }。
对于统计概念,例如众数,它是一组数据中出现次数最多的数值。在Pandas中,可以利用mode()或value_counts()来查找众数。对于偏度和峰度,这两个指标用于判断数据分布是否接近正态,尽管已有均值和方差,但它们提供了额外的信息,有助于我们更全面地理解数据特性。
总的来说,Pandas的聚合操作灵活且强大,根据具体需求,我们可以选择agg()进行多指标操作,或直接在特定列上使用单个统计方法。掌握这些工具,能帮助我们更高效地进行数据分析。
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