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  • 统计分析函数

     

    d1.count() #非空元素计算

    d1.min() #最小值

    d1.max() #最大值

    d1.idxmin() #最小值的位置,类似于R中的which.min函数

    d1.idxmax() #最大值的位置,类似于R中的which.max函数

    d1.quantile(0.1) #10%分位数

    d1.sum() #求和

    d1.mean() #均值

    d1.median() #中位数

    d1.mode() #众数

    d1.var() #方差

    d1.std() #标准差

    d1.mad() #平均绝对偏差

    d1.skew() #偏度

    d1.kurt() #峰度

    d1.describe() #一次性输出多个描述性统计指标

    关于相关系数的计算可以调用pearson方法或kendell方法或spearman方法,默认使用pearson方法。计算的是任意两列的相关系数。

    df.corr()

    如果只想关注某一个变量与其余变量的相关系数的话,可以使用corrwith,如下方只关心x1与其余变量的相关系数:

    df.corrwith(df['x1'])

    数值型变量间的协方差矩阵

    df.cov()

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yongfuxue/p/10037019.html
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