본문 바로가기
반응형

5-3. Pandas 제공 자료구조/DataFrame 통계함수8

[파이썬 판다스] 데이터프레임에 사용되는 통계관련 함수 모음 (평균, 표준편차 등) 데이터프레임에 사용되는 통계관련 함수는 아래와 같습니다. 메소드 형태로 사용합니다. 데이터프레임 이름이 df1이고 함수명이 aa라면 아래와 같이 사용합니다. df1.aa() 기본적으로 각 열에 적용됩니다. 각 행에 적용을 원하는 경우 axis='columns' 옵션을 설정하면 됩니다. 함수는 아래와 같습니다. 1. 통계량 관련 메소드 설명 mean 평균 var 분산 std 표준편차 skew 왜도 kurt 첨도 median 중앙값 mad 중앙값 절대편차 describe 여러 통계량 한번에 출력 quantile 분위수 (0~1사이값 입력) 2. 개수, 합, 차, 곱, 변화율 관련 메소드 설명 count 개수 sum 합 cumsum 누적합 prod 곱 diff 앞 원소와의 차이 pct_change 앞 원소와의.. 2022. 1. 4.
[파이썬 판다스] 데이터프레임 각 열의 개수,평균,표준편차,최댓값,최솟값,분위수 출력 판다스 패키지와 넘파이 패키지를 불러옵니다 import pandas as pd import numpy as np np.rand.rand 함수를 이용하여 0~1 사이 균등분포에서 배열을 생성합니다. 생성한 배열로 데이터프레임을 생성합다. 행과 열의 이름을 아래와 같이 입력합니다. >>> df1=pd.DataFrame(np.random.rand(3,4),index=["R1","R2","R3"],columns=["C1","C2","C3","C4"]) >>> df1 C1 C2 C3 C4 R1 0.365426 0.376201 0.644952 0.642808 R2 0.824492 0.194468 0.876285 0.700862 R3 0.926402 0.327502 0.481516 0.087809 각 열의 개수,평균.. 2022. 1. 4.
[파이썬 판다스] 데이터프레임 행 방향으로 누적값 계산 (cumsum) 판다스 패키지와 넘파이 패키지를 불러옵니다 import pandas as pd import numpy as np np.rand.rand 함수를 이용하여 0~1 사이 균등분포에서 배열을 생성합니다. 생성한 배열로 데이터프레임을 생성합다. 행과 열의 이름을 아래와 같이 입력합니다. >>> df1=pd.DataFrame(np.random.rand(3,4),index=["R1","R2","R3"],columns=["C1","C2","C3","C4"]) >>> df1 C1 C2 C3 C4 R1 0.365426 0.376201 0.644952 0.642808 R2 0.824492 0.194468 0.876285 0.700862 R3 0.926402 0.327502 0.481516 0.087809 행 방향으로 누적값.. 2022. 1. 4.
[파이썬 판다스] 데이터프레임 열별 최댓값이 들어있는 행을 출력 판다스 패키지와 넘파이 패키지를 불러옵니다 import pandas as pd import numpy as np np.rand.rand 함수를 이용하여 0~1 사이 균등분포에서 배열을 생성합니다. 생성한 배열로 데이터프레임을 생성합다. 행과 열의 이름을 아래와 같이 입력합니다. >>> df1=pd.DataFrame(np.random.rand(3,4),index=["R1","R2","R3"],columns=["C1","C2","C3","C4"]) >>> df1 C1 C2 C3 C4 R1 0.365426 0.376201 0.644952 0.642808 R2 0.824492 0.194468 0.876285 0.700862 R3 0.926402 0.327502 0.481516 0.087809 각 열별로 최댓값이.. 2022. 1. 4.
[파이썬 판다스] 데이터프레임 행별 평균 구하기 판다스 패키지와 넘파이 패키지를 불러옵니다 import pandas as pd import numpy as np np.rand.rand 함수를 이용하여 0~1 사이 균등분포에서 배열을 생성합니다. 생성한 배열로 데이터프레임을 생성합다. 행과 열의 이름을 아래와 같이 입력합니다. >>> df1=pd.DataFrame(np.random.rand(3,4),index=["R1","R2","R3"],columns=["C1","C2","C3","C4"]) >>> df1 C1 C2 C3 C4 R1 0.365426 0.376201 0.644952 0.642808 R2 0.824492 0.194468 0.876285 0.700862 R3 0.926402 0.327502 0.481516 0.087809 열 별 합을 구해봅.. 2022. 1. 4.
[파이썬 판다스] 데이터프레임 열별 평균 구하기 판다스 패키지와 넘파이 패키지를 불러옵니다 import pandas as pd import numpy as np np.rand.rand 함수를 이용하여 0~1 사이 균등분포에서 배열을 생성합니다. 생성한 배열로 데이터프레임을 생성합다. 행과 열의 이름을 아래와 같이 입력합니다. >>> df1=pd.DataFrame(np.random.rand(3,4),index=["R1","R2","R3"],columns=["C1","C2","C3","C4"]) >>> df1 C1 C2 C3 C4 R1 0.365426 0.376201 0.644952 0.642808 R2 0.824492 0.194468 0.876285 0.700862 R3 0.926402 0.327502 0.481516 0.087809 열 별 평균을 구해.. 2022. 1. 4.
[파이썬 판다스] 데이터프레임 행별 합 구하기 판다스 패키지와 넘파이 패키지를 불러옵니다 import pandas as pd import numpy as np np.rand.rand 함수를 이용하여 0~1 사이 균등분포에서 배열을 생성합니다. 생성한 배열로 데이터프레임을 생성합다. 행과 열의 이름을 아래와 같이 입력합니다. >>> df1=pd.DataFrame(np.random.rand(3,4),index=["R1","R2","R3"],columns=["C1","C2","C3","C4"]) >>> df1 C1 C2 C3 C4 R1 0.365426 0.376201 0.644952 0.642808 R2 0.824492 0.194468 0.876285 0.700862 R3 0.926402 0.327502 0.481516 0.087809 열 별 합을 구해봅.. 2022. 1. 4.
[파이썬 판다스] 데이터프레임 열별 합 구하기 판다스 패키지와 넘파이 패키지를 불러옵니다 import pandas as pd import numpy as np np.rand.rand 함수를 이용하여 0~1 사이 균등분포에서 배열을 생성합니다. 생성한 배열로 데이터프레임을 생성합다. 행과 열의 이름을 아래와 같이 입력합니다. >>> df1=pd.DataFrame(np.random.rand(3,4),index=["R1","R2","R3"],columns=["C1","C2","C3","C4"]) >>> df1 C1 C2 C3 C4 R1 0.365426 0.376201 0.644952 0.642808 R2 0.824492 0.194468 0.876285 0.700862 R3 0.926402 0.327502 0.481516 0.087809 열 별 합을 구해봅.. 2022. 1. 4.
반응형

티스토리툴바