Pandas实现DataFrame的简单运算、统计与排序
在前面的章节中，我们讨论了Series的计算方法与Pandas的自动对齐功能。不光是Series，DataFrame也是支持运算的，而且还是经常被使用的功能之一。
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：
| 操作 | 方法 | 操作 | 方法 |
|---|---|---|---|
| 求和 | sum | 最大值 | max |
| 求均值 | mean | 最小值 | min |
| 求方差 | var | 标准差 | std |
| 中位数 | median | 众数 | mode |
| 分位数 | quantile |
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到此这篇关于Pandas实现DataFrame的简单运算、统计与排序的文章就介绍到这了,更多相关Pandas DataFrame运算统计与排序内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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