【数据分析可视化】DataFrame的简单数学计算

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import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
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s1 = Series([1,2,3],index=['A','B','C'])

s1
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A    1

B    2

C    3

dtype: int64
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s2 = Series([4,5,6,7],index=['B','C','D','E'])

s2
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B    4

C    5

D    6

E    7

dtype: int64
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# Series相加（对应index的value相加）


nan和任何数相加都为nan


s1 + s2
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A    NaN

B    6.0

C    8.0

D    NaN

E    NaN

dtype: float64

DataFrame运算

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df1 = DataFrame(np.arange(4).reshape(2,2), index=['A','B'], columns=['BJ','SH'])

df1

BJ

SH

A

0

1

B

2

3

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df2 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=['A','B','C'], columns=['BJ','GZ','SH'])

df2

BJ

GZ

SH

A

0

1

2

B

3

4

5

C

6

7

8

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# 加法，对应索引的值相加（nan加什么都是nan）

df1 + df2

BJ

GZ

SH

A

0.0

NaN

3.0

B

5.0

NaN

8.0

C

NaN

NaN

NaN

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df3 = DataFrame([[1,2,3],[4,5,np.nan],[7,8,9]], index=['A','B','C'], columns=['c1','c2','c3'])

df3

c1

c2

c3

A

1

2

3.0

B

4

5

NaN

C

7

8

9.0

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# 求和 默认列(此时求和会忽略nan)

df3.sum()
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c1    12.0

c2    15.0

c3    12.0

dtype: float64
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type(df3.sum())
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pandas.core.series.Series
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# 求和 行

df3.sum(axis=1)
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A     6.0

B     9.0

C    24.0

dtype: float64
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# 最小值 默认列

df3.min()
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c1    1.0

c2    2.0

c3    3.0

dtype: float64
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# 最小值 行

df3.min(axis=1)
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A    1.0

B    4.0

C    7.0

dtype: float64
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# 返回统计数据 平均值mean

df3.describe()

c1

c2

c3

count

3.0

3.0

2.000000

mean

4.0

5.0

6.000000

std

3.0

3.0

4.242641

min

1.0

2.0

3.000000

25%

2.5

3.5

4.500000

50%

4.0

5.0

6.000000

75%

5.5

6.5

7.500000

max

7.0

8.0

9.000000

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df3

c1

c2

c3

A

1

2

3.0

B

4

5

NaN

C

7

8

9.0

#dataframe#nan#sh