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Pandas如何对Categorical类型字段数据统计实战案例

 更新时间：2022年08月23日 11:31:16   作者：菜鸟实战  
这篇文章主要介绍了Pandas如何对Categorical类型字段数据统计实战案例，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下

一、Pandas如何对Categorical类型字段数据统计

实战场景：对Categorical类型字段数据统计，Categorical类型是Pandas拥有的一种特殊数据类型,这样的类型可以包含基于整数的类别展示和编码的数据

1.1主要知识点

  • 文件读写
  • 基础语法
  • Pandas
  • read_csv

实战：

1.2创建 python 文件

import pandas as pd
#读取csv文件
df = pd.read_csv("Telco-Customer-Churn.csv")
 
# 填充 TotalCharges 的缺失值
median = df["TotalCharges"][df["TotalCharges"] != ' '].median()
df.loc[df["TotalCharges"] == ' ', 'TotalCharges'] = median
df["TotalCharges"] = df["TotalCharges"].astype(float)
 
# 将分类列转换成 Categorical 类型
number_columns = ['tenure', 'MonthlyCharges', 'TotalCharges']
for column in number_columns:  df[column] = df[column].astype(float) #对三列变成float类型
for column in set(df.columns) - set(number_columns):  df[column] = pd.Categorical(df[column])
print(df.info())
print(df.describe(include=["category"]))

1.3运行结果

RangeIndex: 7043 entries, 0 to 7042  
Data columns (total 21 columns):
 #   Column            Non-Null Count  Dtype
---  ------            --------------  -----
 0   customerID        7043 non-null   category
 1   gender            7043 non-null   category
 2   SeniorCitizen     7043 non-null   category
 3   Partner           7043 non-null   category
 4   Dependents        7043 non-null   category
 5   tenure            7043 non-null   float64
 6   PhoneService      7043 non-null   category
 7   MultipleLines     7043 non-null   category
 8   InternetService   7043 non-null   category
 9   OnlineSecurity    7043 non-null   category
 10  OnlineBackup      7043 non-null   category
 11  DeviceProtection  7043 non-null   category
 12  TechSupport       7043 non-null   category
 13  StreamingTV       7043 non-null   category
 14  StreamingMovies   7043 non-null   category
 15  Contract          7043 non-null   category
 16  PaperlessBilling  7043 non-null   category
 17  PaymentMethod     7043 non-null   category
 18  MonthlyCharges    7043 non-null   float64
 19  TotalCharges      7043 non-null   float64
 20  Churn             7043 non-null   category
dtypes: category(18), float64(3)
memory usage: 611.1 KB
None
        customerID gender  SeniorCitizen Partner  ...        Contract PaperlessBilling     PaymentMethod Churn      
count         7043   7043           7043    7043  ...            7043             7043              7043  7043      
unique        7043      2              2       2  ...               3                2                 4     2      
top     0002-ORFBO   Male              0      No  ...  Month-to-month              Yes  Electronic check    No      
freq             1   3555           5901    3641  ...            3875             4171              2365  5174      

[4 rows x 18 columns] 

二、Pandas如何从股票数据找出收盘价最低行

实战场景：Pandas如何从股票数据找出收盘价最低行

2.1主要知识点

  • 文件读写
  • 基础语法
  • Pandas
  • read_csv

2.2创建 python 文件

"""
数据是CSV格式
1、加载到dataframe
2、找出收盘价最低的索引
3、根据索引找出数据行4 打印结果数据行
"""
import pandas as pd
 
df = pd.read_csv("./00700.HK.csv")
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
df["Year"] = df["Date"].dt.year
df["Month"] = df["Date"].dt.month
print(df)
print(df.groupby("Year")["Close"].mean())
print(df.describe())

2.3运行结果

     Date     Open     High      Low    Close     Volume  Year  Month
0    2021-09-30  456.000  464.600  453.800  461.400   17335451  2021      9
1    2021-09-29  461.600  465.000  450.200  465.000   18250450  2021      9
2    2021-09-28  467.000  476.200  464.600  469.800   20947276  2021      9
3    2021-09-27  459.000  473.000  455.200  464.600   17966998  2021      9
4    2021-09-24  461.400  473.400  456.200  460.200   16656914  2021      9
...         ...      ...      ...      ...      ...        ...   ...    ...
4262 2004-06-23    4.050    4.450    4.025    4.425   55016000  2004      6
4263 2004-06-21    4.125    4.125    3.950    4.000   22817000  2004      6
4264 2004-06-18    4.200    4.250    3.950    4.025   36598000  2004      6
4265 2004-06-17    4.150    4.375    4.125    4.225   83801500  2004      6
4266 2004-06-16    4.375    4.625    4.075    4.150  439775000  2004      6

[4267 rows x 8 columns]
Year
2004      4.338686
2005      6.568927
2006     15.865951
2007     37.882724
2008     54.818367
2009     96.369679
2010    157.299598
2011    189.737398
2012    228.987045
2013    337.136066
2014    271.291498
2015    144.824291
2016    176.562041
2017    291.066667
2018    372.678862
2019    346.225203
2020    479.141129
2021    586.649189
Name: Close, dtype: float64

三、Pandas如何给股票数据新增年份和月份

实战场景：Pandas如何给股票数据新增年份和月份

3.1主要知识点

 

  • 文件读写
  • 基础语法
  • Pandas
  • Pandas的Series对象
  • DataFrame

实战:

3.2创建 python 文件

"""
给股票数据新增年份和月份
"""
import pandas as pd
 
df = pd.read_csv("./00100.csv")
print(df)
 
# to_datetime变成时间类型
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
df["Year"] = df["Date"].dt.year
df["Month"] = df["Date"].dt.month
 
print(df)

3.3运行结果

            Date     Open     High      Low    Close     Volume
0     2021-09-30  456.000  464.600  453.800  461.400   17335451
1     2021-09-29  461.600  465.000  450.200  465.000   18250450
2     2021-09-28  467.000  476.200  464.600  469.800   20947276
3     2021-09-27  459.000  473.000  455.200  464.600   17966998
4     2021-09-24  461.400  473.400  456.200  460.200   16656914
...          ...      ...      ...      ...      ...        ...
4262  2004-06-23    4.050    4.450    4.025    4.425   55016000
4263  2004-06-21    4.125    4.125    3.950    4.000   22817000
4264  2004-06-18    4.200    4.250    3.950    4.025   36598000
4265  2004-06-17    4.150    4.375    4.125    4.225   83801500
4266  2004-06-16    4.375    4.625    4.075    4.150  439775000

[4267 rows x 6 columns]
           Date     Open     High      Low    Close     Volume  Year  Month
0    2021-09-30  456.000  464.600  453.800  461.400   17335451  2021      9
1    2021-09-29  461.600  465.000  450.200  465.000   18250450  2021      9
2    2021-09-28  467.000  476.200  464.600  469.800   20947276  2021      9
3    2021-09-27  459.000  473.000  455.200  464.600   17966998  2021      9
4    2021-09-24  461.400  473.400  456.200  460.200   16656914  2021      9
...         ...      ...      ...      ...      ...        ...   ...    ...
4262 2004-06-23    4.050    4.450    4.025    4.425   55016000  2004      6
4263 2004-06-21    4.125    4.125    3.950    4.000   22817000  2004      6
4264 2004-06-18    4.200    4.250    3.950    4.025   36598000  2004      6
4265 2004-06-17    4.150    4.375    4.125    4.225   83801500  2004      6
4266 2004-06-16    4.375    4.625    4.075    4.150  439775000  2004      6

[4267 rows x 8 columns]

四、Pandas如何获取表格的信息和基本数据统计

实战场景：Pandas如何获取表格的信息和基本数据统计

4.1主要知识点

  • 文件读写
  • 基础语法
  • Pandas
  • Pandas的Series对象
  • numpy

实战：

4.2创建 python 文件

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame(  data={  "norm": np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000),  "uniform": np.random.uniform(low=0, high=1, size=1000),  "binomial": np.random.binomial(n=1, p=0.2, size=1000)},  index=pd.date_range(start='2021-01-01', periods=1000))
 
# df.info(),查看多少行，多少列，类型等基本信息
# df.describe()，查看每列的平均值、最小值、最大值、中位数等统计信息;
print(df.info())
print()
print(df.describe())

4.3运行结果  

DatetimeIndex: 1000 entries, 2021-01-01 to 2023-09-27
Freq: D
Data columns (total 3 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype
---  ------    --------------  -----
 0   norm      1000 non-null   float64
 1   uniform   1000 non-null   float64
 2   binomial  1000 non-null   int32
dtypes: float64(2), int32(1)
memory usage: 27.3 KB
None

              norm      uniform     binomial
count  1000.000000  1000.000000  1000.000000
mean     -0.028664     0.496156     0.215000
std       0.987493     0.292747     0.411028
min      -3.110249     0.000629     0.000000
25%      -0.697858     0.238848     0.000000
50%      -0.023654     0.503438     0.000000
75%       0.652157     0.746672     0.000000
max       3.333271     0.997617     1.000000

五、Pandas如何使用日期和随机数生成表格数据类型

实战场景：Pandas如何使用日期和随机数生成表格数据类型

5.1主要知识点

  • 文件读写
  • 基础语法
  • Pandas
  • Pandas的Series对象
  • numpy

实战：

5.2创建 python 文件

"""
输出:一个DataFrame，包含三列
1000个日期作为索引:从2021-01-01开始
数据列:正态分布1000个随机数，loc=0，scale=1
数据列:均匀分布1000个随机数，low=0，high=1
数据列:二项分布1000个随机数，n=1，p=0.2
"""
 
import pandas as pd
import numpy as np
 
#生成索引列，1000天
date_range = pd.date_range(start='2021-01-01', periods=1000)
 
data = {  'norm': np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000),  'uniform': np.random.uniform(low=0, high=1, size=1000),  'binomial': np.random.binomial(n=1, p=0.2, size=1000)
}
df = pd.DataFrame(data=data, index=date_range)
print(df)

5.3运行结果 

                norm   uniform  binomial
2021-01-01  1.387663  0.223985         0
2021-01-02  2.080345  0.704094         0
2021-01-03  1.615880  0.012283         0
2021-01-04  0.523260  0.053396         0
2021-01-05 -0.872305  0.973047         0
...              ...       ...       ...
2023-09-23 -1.601608  0.423913         0
2023-09-24 -0.712566  0.727326         1
2023-09-25 -0.188441  0.879798         0
2023-09-26  2.249404  0.229298         0
2023-09-27  2.132976  0.472873         0

[1000 rows x 3 columns]

到此这篇关于Pandas如何对Categorical类型字段数据统计实战案例的文章就介绍到这了,更多相关Pandas Categorical数据统计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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