python統(tǒng)計(jì)函數(shù)詳解,python與統(tǒng)計(jì)學(xué)

Python pandas數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)函數(shù)value_counts

value_counts是一種查看表格某列中有多少個(gè)不同值的快捷方法，并計(jì)算每個(gè)不同值有在該列中個(gè)數(shù)，類似Excel里面的count函數(shù)

專注于為中小企業(yè)提供成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站制作服務(wù),電腦端+手機(jī)端+微信端的三站合一,更高效的管理,為中小企業(yè)古浪免費(fèi)做網(wǎng)站提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。我們立足成都，凝聚了一批互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才，有力地推動(dòng)了數(shù)千家企業(yè)的穩(wěn)健成長(zhǎng)，幫助中小企業(yè)通過網(wǎng)站建設(shè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)充和轉(zhuǎn)變。

其是pandas下面的頂層函數(shù)，也可以作用在Series、DataFrame下

常規(guī)用法：

pandas 的 value_counts() 函數(shù)可以對(duì)Series里面的每個(gè)值進(jìn)行計(jì)數(shù) 并且 排序，默認(rèn)是降序

可以看出，既可以對(duì)分類變量統(tǒng)計(jì)，也可以對(duì)連續(xù)數(shù)值變量統(tǒng)計(jì)

如果是要對(duì)結(jié)果升序排列，可以添加 ascending=True 來改變

如果不想看統(tǒng)計(jì)的個(gè)數(shù)，而是想看占比，那么可以設(shè)置 normalize=True 即可，結(jié)果是小數(shù)形式

可以通過apply，對(duì)每一列變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)

以上是自己實(shí)踐中遇到的一些點(diǎn)，分享出來供大家參考學(xué)習(xí)，歡迎關(guān)注DataShare公眾號(hào)

python函數(shù)統(tǒng)計(jì)字符串中字母數(shù)學(xué)其他字符的個(gè)數(shù)

代碼如下：

text = "Hello Python,Hello 2021."

letter = 0

digital = 0

other = 0

for i in text:

if i.isalpha():

letter += 1

elif i.isdigit():

digital += 1

else:

other += 1

print('字母:{} 數(shù)字:{} 其他:{}'.format(letter,digital,other))

輸出：

字母:16 數(shù)字:4 其他:4

下面是Python內(nèi)置關(guān)于判斷字符串類型的方法介紹：

str.isalnum()

如果字符串中的所有字符都是字母或數(shù)字且至少有一個(gè)字符，則返回?True?， 否則返回?False?。 如果?c.isalpha()?，?c.isdecimal()?，?c.isdigit()?，或?c.isnumeric()?之中有一個(gè)返回?True?，則字符``c``是字母或數(shù)字。

str.isalpha()

如果字符串中的所有字符都是字母，并且至少有一個(gè)字符，返回?True?，否則返回?False?。字母字符是指那些在 Unicode 字符數(shù)據(jù)庫中定義為 "Letter" 的字符，即那些具有 "Lm"、"Lt"、"Lu"、"Ll" 或 "Lo" 之一的通用類別屬性的字符。 注意，這與 Unicode 標(biāo)準(zhǔn)中定義的"字母"屬性不同。

str.isascii()

如果字符串為空或字符串中的所有字符都是 ASCII ，返回?True?，否則返回?False?。ASCII 字符的碼點(diǎn)范圍是 U+0000-U+007F 。

3.7 新版功能.

str.isdecimal()

如果字符串中的所有字符都是十進(jìn)制字符且該字符串至少有一個(gè)字符，則返回?True?， 否則返回?False?。十進(jìn)制字符指那些可以用來組成10進(jìn)制數(shù)字的字符，例如 U+0660 ，即阿拉伯字母數(shù)字0 。 嚴(yán)格地講，十進(jìn)制字符是 Unicode 通用類別 "Nd" 中的一個(gè)字符。

str.isdigit()

如果字符串中的所有字符都是數(shù)字，并且至少有一個(gè)字符，返回?True?，否則返回?False?。 數(shù)字包括十進(jìn)制字符和需要特殊處理的數(shù)字，如兼容性上標(biāo)數(shù)字。這包括了不能用來組成 10 進(jìn)制數(shù)的數(shù)字，如 Kharosthi 數(shù)。 嚴(yán)格地講，數(shù)字是指屬性值為 Numeric_Type=Digit 或 Numeric_Type=Decimal 的字符。

str.isidentifier()

如果字符串是有效的標(biāo)識(shí)符，返回?True?，依據(jù)語言定義，?標(biāo)識(shí)符和關(guān)鍵字?節(jié)。

調(diào)用?keyword.iskeyword()?來檢測(cè)字符串?s?是否為保留標(biāo)識(shí)符，例如?def?和?class。

python數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

1. 常用函數(shù)庫

? scipy包中的stats模塊和statsmodels包是python常用的數(shù)據(jù)分析工具，scipy.stats以前有一個(gè)models子模塊，后來被移除了。這個(gè)模塊被重寫并成為了現(xiàn)在獨(dú)立的statsmodels包。

?scipy的stats包含一些比較基本的工具，比如：t檢驗(yàn)，正態(tài)性檢驗(yàn)，卡方檢驗(yàn)之類，statsmodels提供了更為系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型，包括線性模型，時(shí)序分析，還包含數(shù)據(jù)集，做圖工具等等。

2. 小樣本數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn)

(1) 用途

?夏皮羅維爾克檢驗(yàn)法 (Shapiro-Wilk) 用于檢驗(yàn)參數(shù)提供的一組小樣本數(shù)據(jù)線是否符合正態(tài)分布，統(tǒng)計(jì)量越大則表示數(shù)據(jù)越符合正態(tài)分布，但是在非正態(tài)分布的小樣本數(shù)據(jù)中也經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)較大的W值。需要查表來估計(jì)其概率。由于原假設(shè)是其符合正態(tài)分布，所以當(dāng)P值小于指定顯著水平時(shí)表示其不符合正態(tài)分布。

?正態(tài)性檢驗(yàn)是數(shù)據(jù)分析的第一步，數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)性決定了后續(xù)使用不同的分析和預(yù)測(cè)方法，當(dāng)數(shù)據(jù)不符合正態(tài)性分布時(shí)，我們可以通過不同的轉(zhuǎn)換方法把非正太態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布后再使用相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行下一步操作。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果 p-value=0.029035290703177452，比指定的顯著水平（一般為5%）小，則拒絕假設(shè)：x不服從正態(tài)分布。

3. 檢驗(yàn)樣本是否服務(wù)某一分布

(1) 用途

?科爾莫戈羅夫檢驗(yàn)(Kolmogorov-Smirnov test)，檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否服從某一分布，僅適用于連續(xù)分布的檢驗(yàn)。下例中用它檢驗(yàn)正態(tài)分布。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?生成300個(gè)服從N(0,1)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)，在使用k-s檢驗(yàn)該數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布，提出假設(shè)：x從正態(tài)分布。最終返回的結(jié)果，p-value=0.9260909172362317，比指定的顯著水平（一般為5%）大，則我們不能拒絕假設(shè)：x服從正態(tài)分布。這并不是說x服從正態(tài)分布一定是正確的，而是說沒有充分的證據(jù)證明x不服從正態(tài)分布。因此我們的假設(shè)被接受，認(rèn)為x服從正態(tài)分布。如果p-value小于我們指定的顯著性水平，則我們可以肯定地拒絕提出的假設(shè)，認(rèn)為x肯定不服從正態(tài)分布，這個(gè)拒絕是絕對(duì)正確的。

4.方差齊性檢驗(yàn)

(1) 用途

?方差反映了一組數(shù)據(jù)與其平均值的偏離程度，方差齊性檢驗(yàn)用以檢驗(yàn)兩組或多組數(shù)據(jù)與其平均值偏離程度是否存在差異，也是很多檢驗(yàn)和算法的先決條件。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果 p-value=0.19337536323599344, 比指定的顯著水平（假設(shè)為5%）大，認(rèn)為兩組數(shù)據(jù)具有方差齊性。

5. 圖形描述相關(guān)性

(1) 用途

?最常用的兩變量相關(guān)性分析，是用作圖描述相關(guān)性，圖的橫軸是一個(gè)變量，縱軸是另一變量，畫散點(diǎn)圖，從圖中可以直觀地看到相關(guān)性的方向和強(qiáng)弱，線性正相關(guān)一般形成由左下到右上的圖形；負(fù)面相關(guān)則是從左上到右下的圖形，還有一些非線性相關(guān)也能從圖中觀察到。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?從圖中可以看到明顯的正相關(guān)趨勢(shì)。

6. 正態(tài)資料的相關(guān)分析

(1) 用途

?皮爾森相關(guān)系數(shù)（Pearson correlation coefficient）是反應(yīng)兩變量之間線性相關(guān)程度的統(tǒng)計(jì)量，用它來分析正態(tài)分布的兩個(gè)連續(xù)型變量之間的相關(guān)性。常用于分析自變量之間，以及自變量和因變量之間的相關(guān)性。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個(gè)值為相關(guān)系數(shù)表示線性相關(guān)程度，其取值范圍在[-1,1]，絕對(duì)值越接近1，說明兩個(gè)變量的相關(guān)性越強(qiáng)，絕對(duì)值越接近0說明兩個(gè)變量的相關(guān)性越差。當(dāng)兩個(gè)變量完全不相關(guān)時(shí)相關(guān)系數(shù)為0。第二個(gè)值為p-value，統(tǒng)計(jì)學(xué)上，一般當(dāng)p-value0.05時(shí)，可以認(rèn)為兩變量存在相關(guān)性。

7. 非正態(tài)資料的相關(guān)分析

(1) 用途

?斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)(Spearman’s correlation coefficient for ranked data )，它主要用于評(píng)價(jià)順序變量間的線性相關(guān)關(guān)系，在計(jì)算過程中，只考慮變量值的順序（rank, 值或稱等級(jí)），而不考慮變量值的大小。常用于計(jì)算類型變量的相關(guān)性。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個(gè)值為相關(guān)系數(shù)表示線性相關(guān)程度，本例中correlation趨近于1表示正相關(guān)。第二個(gè)值為p-value，p-value越小，表示相關(guān)程度越顯著。

8. 單樣本T檢驗(yàn)

(1) 用途

?單樣本T檢驗(yàn)，用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否來自一致均值的總體，T檢驗(yàn)主要是以均值為核心的檢驗(yàn)。注意以下幾種T檢驗(yàn)都是雙側(cè)T檢驗(yàn)。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?本例中生成了2列100行的數(shù)組，ttest_1samp的第二個(gè)參數(shù)是分別對(duì)兩列估計(jì)的均值，p-value返回結(jié)果，第一列1.47820719e-06比指定的顯著水平（一般為5%）小，認(rèn)為差異顯著，拒絕假設(shè)；第二列2.83088106e-01大于指定顯著水平，不能拒絕假設(shè)：服從正態(tài)分布。

9. 兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

(1) 用途

?由于比較兩組數(shù)據(jù)是否來自于同一正態(tài)分布的總體。注意：如果要比較的兩組數(shù)據(jù)不滿足方差齊性， 需要在ttest_ind()函數(shù)中添加參數(shù)equal_var = False。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個(gè)值為統(tǒng)計(jì)量，第二個(gè)值為p-value，pvalue=0.19313343989106416，比指定的顯著水平（一般為5%）大，不能拒絕假設(shè)，兩組數(shù)據(jù)來自于同一總結(jié)，兩組數(shù)據(jù)之間無差異。

10. 配對(duì)樣本T檢驗(yàn)

(1) 用途

?配對(duì)樣本T檢驗(yàn)可視為單樣本T檢驗(yàn)的擴(kuò)展，檢驗(yàn)的對(duì)象由一群來自正態(tài)分布獨(dú)立樣本更改為二群配對(duì)樣本觀測(cè)值之差。它常用于比較同一受試對(duì)象處理的前后差異，或者按照某一條件進(jìn)行兩兩配對(duì)分別給與不同處理的受試對(duì)象之間是否存在差異。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個(gè)值為統(tǒng)計(jì)量，第二個(gè)值為p-value，pvalue=0.80964043445811551，比指定的顯著水平（一般為5%）大，不能拒絕假設(shè)。

11. 單因素方差分析

(1) 用途

?方差分析(Analysis of Variance，簡(jiǎn)稱ANOVA)，又稱F檢驗(yàn)，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。方差分析主要是考慮各組之間的平均數(shù)差別。

?單因素方差分析（One-wayAnova），是檢驗(yàn)由單一因素影響的多組樣本某因變量的均值是否有顯著差異。

?當(dāng)因變量Y是數(shù)值型，自變量X是分類值，通常的做法是按X的類別把實(shí)例成分幾組，分析Y值在X的不同分組中是否存在差異。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個(gè)值為統(tǒng)計(jì)量，它由組間差異除以組間差異得到，上例中組間差異很大，第二個(gè)返回值p-value=6.2231520821576832e-19小于邊界值（一般為0.05）,拒絕原假設(shè), 即認(rèn)為以上三組數(shù)據(jù)存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，并不能判斷是哪兩組之間存在差異 。只有兩組數(shù)據(jù)時(shí)，效果同 stats.levene 一樣。

12. 多因素方差分析

(1) 用途

?當(dāng)有兩個(gè)或者兩個(gè)以上自變量對(duì)因變量產(chǎn)生影響時(shí)，可以用多因素方差分析的方法來進(jìn)行分析。它不僅要考慮每個(gè)因素的主效應(yīng)，還要考慮因素之間的交互效應(yīng)。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?上述程序定義了公式，公式中，"~"用于隔離因變量和自變量，”+“用于分隔各個(gè)自變量， ":"表示兩個(gè)自變量交互影響。從返回結(jié)果的P值可以看出，X1和X2的值組間差異不大，而組合后的T:G的組間有明顯差異。

13. 卡方檢驗(yàn)

(1) 用途

?上面介紹的T檢驗(yàn)是參數(shù)檢驗(yàn)，卡方檢驗(yàn)是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法。相對(duì)來說，非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)分布的要求比較寬松，并且也不要求太大數(shù)據(jù)量?？ǚ綑z驗(yàn)是一種對(duì)計(jì)數(shù)資料的假設(shè)檢驗(yàn)方法，主要是比較理論頻數(shù)和實(shí)際頻數(shù)的吻合程度。常用于特征選擇，比如，檢驗(yàn)?zāi)腥撕团嗽谑欠窕加懈哐獕荷嫌袩o區(qū)別，如果有區(qū)別，則說明性別與是否患有高血壓有關(guān)，在后續(xù)分析時(shí)就需要把性別這個(gè)分類變量放入模型訓(xùn)練。

?基本數(shù)據(jù)有R行C列, 故通稱RC列聯(lián)表(contingency table), 簡(jiǎn)稱RC表，它是觀測(cè)數(shù)據(jù)按兩個(gè)或更多屬性（定性變量）分類時(shí)所列出的頻數(shù)表。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?卡方檢驗(yàn)函數(shù)的參數(shù)是列聯(lián)表中的頻數(shù)，返回結(jié)果第一個(gè)值為統(tǒng)計(jì)量值，第二個(gè)結(jié)果為p-value值，p-value=0.54543425102570975，比指定的顯著水平（一般5%）大，不能拒絕原假設(shè)，即相關(guān)性不顯著。第三個(gè)結(jié)果是自由度，第四個(gè)結(jié)果的數(shù)組是列聯(lián)表的期望值分布。

14. 單變量統(tǒng)計(jì)分析

(1) 用途

?單變量統(tǒng)計(jì)描述是數(shù)據(jù)分析中最簡(jiǎn)單的形式，其中被分析的數(shù)據(jù)只包含一個(gè)變量，不處理原因或關(guān)系。單變量分析的主要目的是通過對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述了解當(dāng)前數(shù)據(jù)的基本情況，并找出數(shù)據(jù)的分布模型。

?單變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述從集中趨勢(shì)上看，指標(biāo)有：均值，中位數(shù)，分位數(shù)，眾數(shù)；從離散程度上看，指標(biāo)有：極差、四分位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、協(xié)方差、變異系數(shù)，從分布上看，有偏度，峰度等。需要考慮的還有極大值，極小值（數(shù)值型變量）和頻數(shù)，構(gòu)成比（分類或等級(jí)變量）。

?此外，還可以用統(tǒng)計(jì)圖直觀展示數(shù)據(jù)分布特征，如：柱狀圖、正方圖、箱式圖、頻率多邊形和餅狀圖。

15. 多元線性回歸

(1) 用途

?多元線性回歸模型（multivariable linear regression model ），因變量Y（計(jì)量資料）往往受到多個(gè)變量X的影響，多元線性回歸模型用于計(jì)算各個(gè)自變量對(duì)因變量的影響程度，可以認(rèn)為是對(duì)多維空間中的點(diǎn)做線性擬合。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?直接通過返回結(jié)果中各變量的P值與0.05比較，來判定對(duì)應(yīng)的解釋變量的顯著性，P0.05則認(rèn)為自變量具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，從上例中可以看到收入INCOME最有顯著性。

16. 邏輯回歸

(1) 用途

?當(dāng)因變量Y為2分類變量（或多分類變量時(shí)）可以用相應(yīng)的logistic回歸分析各個(gè)自變量對(duì)因變量的影響程度。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?直接通過返回結(jié)果中各變量的P值與0.05比較，來判定對(duì)應(yīng)的解釋變量的顯著性，P0.05則認(rèn)為自變量具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

68 個(gè) Python 內(nèi)置函數(shù)詳解

內(nèi)置函數(shù)就是Python給你提供的，拿來直接用的函數(shù)，比如print.，input等。

截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68個(gè)內(nèi)置函數(shù)，具體如下

本文將這68個(gè)內(nèi)置函數(shù)綜合整理為12大類，正在學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)的讀者一定不要錯(cuò)過，建議收藏學(xué)習(xí)！

（1）列表和元組

（2）相關(guān)內(nèi)置函數(shù)

（3）字符串

frozenset 創(chuàng)建一個(gè)凍結(jié)的集合，凍結(jié)的集合不能進(jìn)行添加和刪除操作。

語法：sorted(Iterable, key=函數(shù)(排序規(guī)則), reverse=False)

語法：fiter(function. Iterable)

function: 用來篩選的函數(shù). 在?lter中會(huì)自動(dòng)的把iterable中的元素傳遞給function. 然后根據(jù)function返回的True或者False來判斷是否保留留此項(xiàng)數(shù)據(jù) , Iterable: 可迭代對(duì)象

搜索公眾號(hào)頂級(jí)架構(gòu)師后臺(tái)回復(fù)“面試”，送你一份驚喜禮包。

語法 : map(function, iterable)

可以對(duì)可迭代對(duì)象中的每一個(gè)元素進(jìn)行映射. 分別去執(zhí)行 function

hash : 獲取到對(duì)象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空間換的時(shí)間 比較耗費(fèi)內(nèi)存

Python基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)之函數(shù)的參數(shù)講解（三）

參數(shù)可以是任意類型。

比如可以是列表。

-------------------------------

library=['python精通','MySQL','數(shù)據(jù)分析','人工智能']

#形參

def add_book(bookname):

library.append(bookname)

print('圖書添加成功！')

pass

def show_book(books):

for book in books:

print(book)

pass

pass

#調(diào)用函數(shù)

add_book('新概念英語')

show_book(library)

------------------------------

#輸出列表中所有大于50的數(shù)

list1=[23,45,77,88,58,10]

def get_list(list_1):

new_list=[ ]

for e in list_1:

if e=50:

new_list.append(e)

pass

pass

print(new_list)

pass

#調(diào)用函數(shù)

get_list(list1) #[77,88,58]

------------------------------

#刪除列表中小于50的數(shù)

def remove_from_list(list_1):

n=0

while nlen(list_1): p="" /len(list_1):

if list_1[n]50:

list_1.remove(list_1[n])

pass

else:

n+=1

pass

pass

print(list_1)

pass

#調(diào)用函數(shù)

remove_from_list(list1) #[77,88,58]

分享題目：python統(tǒng)計(jì)函數(shù)詳解,python與統(tǒng)計(jì)學(xué)
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