一、数据准备

我们以Titanic 数据为例，来进行说明； 所有数据，请参考《泰坦尼克数据集》

import pandas as pd
path = r'./titanic.csv'
df = pd.read_csv(path)

二、累计值计算

2.1 df.describe()

pandas中提供了一个非常方便的方法df.describe()，来列出常用的统计值，包括：计数值（count），平均值（mean），标准差(std)，最小值(min)，最大值(max)等，举例如下：

df.describe()

2.2 常用统计值

常用统计值包括计数值，计数值（count），平均值（mean），标准差(std)，最小值(min)，最大值(max)等，举例如下：

若不指定具体的列，则Pandas会默认计算所有的可计算的列：

df.mean()  #平均值

我们详细讲解指定列的情况：

a = df['Age'].mean()
b = df['Age'].max()
c = df['Age'].min()
d = df['Age'].std()
e = df['Age'].median()
f = df['Age'].quantile(0.05)
print('平均值为:',a)
print('最大值为:',b)
print('最小值为:',c)
print('标准差为:',d)
print('中位数为:',e)
print('5%分位数为:',f)

常用的统计值有以下：

三、分组 pd.groupby()

当我们直接使用统计值时，可以知道整体状况，比如所有人的年龄的平均值，但是比如我们想要知道：男性和女性的年龄分别是多少。这时我们就需要使用 pd.groupby().

pd.groupby() 的工作原理就是：分割，应用，组合，如下图所示：

备注：这张图来自《Python 数据科学手册》，是很经典的一张图。

• 我们统计所有列的平均值，要求：按性别进行区分；代码如下：

df.groupby('Sex').mean()

• 如果我们只关注男性与女性的平均年龄，代码如下：

df.groupby('Sex')['Age'].mean()

• 如果我们关注男女年龄的更多统计信息，代码如下：

df.groupby('Sex')['Age'].describe()

• 还可以通过.unstack()，变换输出的形状；

df.groupby('Sex')['Age'].describe().unstack()

四、更多的使用方法aggregate(),filter(),transform(),apply()

4.1 aggregate()

• 多个统计值，比如我们需要同时看男女的平均年龄与最大年龄、最小年龄，举例如下：

df.groupby('Sex')['Age'].aggregate(['mean','min','max'])

4.2 filter()

• 过滤的使用，可以过滤掉统计值满足一定条件的所有数据，例如：我们将数据按照性别分成两大类（即：男女），然后这两组数据里，我们只取年龄平均值大于30的数据，我们可以看到：所有的男性被选中，所有的女性都被过滤掉了；举例如下：

def filter_func(x):
    return x['Age'].mean() > 30

df.groupby('Sex').filter(filter_func)

从下面的截图可以看到，性别里只剩下男性了；说明女性的年龄平均值不到30；

4.3 transform()

df.groupby('Sex')['Age'].transform(lambda x:x-x.mean())

4.4 apply()

这里举例为：我们看一下每个人的票价占总票价的比例，代码如下：

def func(x):
    x['Fare'] = x['Fare']/x['Fare'].sum()
    return x
df.groupby('Sex')['Name','Fare','Sex'].apply(func)