Pandas如何实现DataFrame运算、统计与排序操作

这篇文章主要介绍Pandas如何实现DataFrame运算、统计与排序操作，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

由于DataFrame的数据结构中包含了多行、多列，所以DataFrame的计算与统计可以是用行数据或者用列数据。为了更方便我们的使用，Pandas为我们提供了常用的计算与统计方法：

一.运算

接上文的例子，我们已经有了N个学生的数学、语文、英语的成绩表，现在，我们要算出每个学生的总成绩，那么我们就可以用以下的方法：

'''
行的求和以下演示两种方法：
方法1：先把待求和的列数据删选出来（剔除掉name列）,然后使用sum函数求和
方法2：把待求和的列一个一个选出来然后使用运算符求和
两种方法最后的结果为像原有的DataFrame中新增一列，数据为每行数据的求和
'''
df['sum'] = df[['chinese', 'math', 'english']].sum(1)	#方法1

df['sum'] = df['chinese'] + df['math'] + df['english']	#方法2

Output：
        name  chinese  english  math  sum
0   XiaoMing       99      100    80  279
1      LiHua      102       79    92  273
2  HanMeiNei      111      130   104  345

在sum方法中我们传入了参数1，代表的是我们使用的轴（axis）为行（对行数据进行求和），如果想要计算出每列的求和我们只用传入0即可（sum函数默认参数为0，所以也可不传）：

df[['chinese', 'math', 'english']].sum(0)

Output：
chinese    312
math       276
english    309
dtype: int64

现在有了总成绩，那么数学老师或者语文老师就会关心本班学生的数据平均分是多少，同样的，我们可以非常快速的计算出来：

df['math'].mean()		#方法一：直接使用Pandas提供的mean求均值方法

df['math'].sum() / df.shape[0]	#方法二：使用求和方法算出总和后除以总人数（行数）

Output：
92.0

本????中使用了DataFrame的shape方法，这个方法是用来显示DataFrame的行数和列数的，行数为0，列数1。需要注意的是输出的列数值是不含索引列的。

上述????只计算了数学的平均分，感兴趣的小伙伴可以自行基础出英语和语文的平均分哦~

二.统计

这个时候数学老师又有新的需求了，他想查看本班学生数学成绩的最高分、最低分、中位数等统计数据，那么根本不慌，Pandas统统可以帮我们搞定：

df['math'].min()  # math列的最小值
Output：80

df['math'].max()  # math列的最大值
Output：104

df['math'].quantile([0.3, 0.4, 0.5])  # math列的30%、40%、50%分位数
Output：
0.3    87.2
0.4    89.6
0.5    92.0
Name: math, dtype: float64

df['math'].std() # math列的标准差
Output：12

df['math'].var() # math列的方差
Output：144

df['math'].mean() # math列的平均数
Output：92

df['math'].median() # math列的中位数
Output：92

df['math'].mode() # math列的众数，返回一个Series对象（有可能出现并列的情况，例子中众数为1，所以都返回）
Output:
0     80
1     92
2    104
dtype: int64

我们也可以使用DataFrame的describe方法对DataFrame查看基本的统计情况：

df.describe()

Outprint:
          chinese     english   math         sum
count    3.000000    3.000000    3.0    3.000000
mean   104.000000  103.000000   92.0  299.000000
std      6.244998   25.632011   12.0   39.949969
min     99.000000   79.000000   80.0  273.000000
25%    100.500000   89.500000   86.0  276.000000
50%    102.000000  100.000000   92.0  279.000000
75%    106.500000  115.000000   98.0  312.000000
max    111.000000  130.000000  104.0  345.000000

三.排序

一般来讲我们的成绩表都是按照总分从高到低进行排序：

df = df.sort_values(by='sum', ascending=False)


Output:
        name  chinese  english  math  sum
2  HanMeiNei      111      130   104  345
0   XiaoMing       99      100    80  279
1      LiHua      102       79    92  273

可以看到我们使用了sort_values方法对DataFrame进行排序，同时by参数传入‘sum’指定按照‘sum’字段进行排序，ascending用来设置是降序（False）还是升序（True，默认值）排序。使用sort_values排序后默认会返回一个新的DataFrame对象，也就是说并不会影响原有的DataFrame对象，所以例子中我们才会把排序后的对象赋值给原有的DataFrame对象，如果不想排序后创建新的对象也是可以的，只需要传入inplace=True即可（在原有的DataFrame基础上修改）：

df.sort_values(by='sum', ascending=False, inplace=True)
print(df)

Output:
        name  chinese  english  math  sum
2  HanMeiNei      111      130   104  345
0   XiaoMing       99      100    80  279
1      LiHua      102       79    92  273

细心的小伙伴可能会发现当我们进行排序后，如果DataFrame中的行数据有调整的话，其行的索引值是不会更改的，上述例子中因为我们用了默认的递增数列索引，所以排序后看起来并不是很友好，不过不用担心，我们还是可以重置索引值的：

df = df.sort_values(by='sum', ascending=False).reset_index()

Output:
   index       name  chinese  english  math  sum
0      2  HanMeiNei      111      130   104  345
1      0   XiaoMing       99      100    80  279
2      1      LiHua      102       79    92  273

使用reset_index重设索引后我们的DataFrame对象的索引列确实被重置成了递增的序列，同时也多了列名为index的一列数据。当然我们可以传入drop=True将原有的索引列不插入到新的DataFrame中：

df = df.sort_values(by='sum', ascending=False).reset_index(drop=True)

        name  chinese  english  math  sum
0  HanMeiNei      111      130   104  345
1   XiaoMing       99      100    80  279
2      LiHua      102       79    92  273

为了更直观的展示排名情况，我们可以索引值+1这样就展示出了学生的排名情况：

df.index += 1

        name  chinese  english  math  sum
1  HanMeiNei      111      130   104  345
2   XiaoMing       99      100    80  279
3      LiHua      102       79    92  273

以上是“Pandas如何实现DataFrame运算、统计与排序操作”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！