根据DataFrame的数据特点，每一列的数据属性相同，进行统计运算是有意义的，而每一行数据的数据属性不一定相同，进行统计计算一般没有实际意义，极少使用，所以本文也不进行举例。...使用DataFrame数据调用mean()函数，返回结果为DataFrame中每一列的平均值，mean()与max()和min()不同的是，不能计算字符串或object的平均值，所以会自动将不能计算的列省略...使用DataFrame数据调用median()函数，返回结果为DataFrame中每一列的中位数，median()也不能计算字符串或object的中位数，会自动将不能计算的列省略。 ?...方差是标准差的平方，可以进行相互验证。 五、求和、累计求和 ? sum(): 对数据求和。为了避免数值过大，只取5个数据进行演示，返回结果为所有数据的和。 cumsum(): 对数据累计求和。...describe(): 综合统计函数，可以同时返回数据中的数据量、均值、标准差、最小值、最大值，以及上四分位数、中位数、下四分位数。可以一次返回数据的多个统计属性，使用起来很方便。
2.4 中位数 SparkSQL中也没有直接计算中位数的方法，所以我们还是借鉴上一篇中的思路，再来回顾一下： 计算中位数也好，计算四分位数也好，无非就是要取得两个位置嘛，假设我们的数据从小到大排，按照1...中同样使用row_number()函数（该函数的具体用法后续再展开，这里只提供一个简单的例子），第二步是计算(n+1)/2的整数部分和小数部分，第三步就是根据公式计算中位数。...接下来是确定中位数的位置，这里我们分别拿到（n + 1）／2的整数部分和小数部分： val median_index = df.agg( ((count($"feature3") + 1) / 2)...2.5 四分位数 先来复习下四分位数的两种解法，n+1方法和n-1方法： 对于n+1方法，如果数据量为n，则四分位数的位置为： Q1的位置= (n+1) × 0.25 Q2的位置= (n+1) × 0.5...因此修改的方法是： ? 使用lit方法创建了一个全为0或者全为1的列，使得减号左右两边类型匹配。
百分位数： 统计学术语，如果将一组数据从大到小排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。...第25百分位数又称第一个四分位数（First Quartile）,用Q1表示；第50百分位数又称第二个四分位数（Second Quartile），用Q2表示；第75百分位数又称第三个四分位数（Third...若求得第p百分位数为小数，可完整为整数。 分位数是用于衡量数据的位置的量度，但它所衡量的，不一定是中心位置。百分位数提供了有关各数据项如何在最小值与最大值之间分布的信息。...对于无大量重复的数据，第p百分位数将它分为两个部分。大约有p%的数据项的值比第p百分位数小；而大约有(100－p)％的数据项的值比第p百分位数大。对第p百分位数，严格的定义如下。 ...比如，假设某个考生在入学考试中的语文部分的原始分数为54分。相对于参加同一考试的其他学生来说，他的成绩如何并不容易知道。
所以引入了全距，全距的计算方法是用数据集中最大数（上界）减去数据集中最小数（下界）。 全距存在的问题： 容易受异常值影响。 全距只表示了数据的宽度，但是没有描述清楚数据上下界之间的分布形态。...对于问题1我们引入四分位距的概念。四分位数将一些数值从小到大排列，然后一分为四，最小的四分位数为下四分位数，最大的四分位数为上四分位数,中间的四分位数为中位数。...r的正负代表相关性方向，正代表正相关，负代表负相关。 相关与因果 相关关系不等于因果关系，相关只能说明两件事情有关联，而因果关系的话，是说明一件事情导致了另一件事情的发生。不要把这两个关系混淆使用。...比如啤酒和尿布是具有相关关系的，但是不具有因果关系。但是流感疾病和关键词检索量上涨是具有因果关系的。...，包括如何选取一列数据、如何对数据进行分组运算等基础知识，还包括窗口函数等进阶知识；第3篇主要介绍SQL 数据分析实战，都是一些比较常规的业务场景实战。
函数summary()提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计。...同时，函数fivenum()可返回图基五数总括(Tukey`s five-number summary，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值)。（上述函数的使用比较基础，就不一一举例了。）...创建频数表和列联表的几种重要方法如下表： ? 表1: 用于创建和处理列联表的函数 具体的示例代码可以直接找客服胖雨小姐姐要（文末二维码），就不在这里一一展示了。...图5:函数CrossTable示例 函数CrossTable()有很多选项，可以做许多事情:计算(行、列、单元格)的百分比;指定小数位数;进行卡方、Fisher和McNemar独立性检验;计算期望和(皮尔逊...多系列、多分格和四分相关系数都假设有序变量或二分变量由潜在的正态分布导出。请参考此程序包所附文档以了解更多。 在计算好相关系数以后，如何对它们进行统计显著性检验呢?
-1，表示系统 # 会根据我指定的列数，自动去计算出行数。...2）怎么求分位数 给定一组数据(存放在数组中)，我们要如何计算其四分位值呢？首先要明确一点，四分位值未必一定等同于数组中的某个元素。 ...在Python中，四分位值的计算方式如下： ① 首先计算四分位的位置。 其中，位置index从1开始，n为数组中元素的个数。 ② 根据位置计算四分位值。 ...如果index为整数(小数点后为0)，四分位的值就是数组中索引为index的元素(注意位置索引从1开始)。 ...如果index不是整数，则四分位位置介于ceil(index)与floor(index)之间，根据这两个位置的元素确定四分位值。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...语法 要创建一个空的数据帧并向其追加行和列，您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
百分位数： 统计学术语，如果将一组数据从大到小排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。...第25百分位数又称第一个四分位数（First Quartile）,用Q1表示；第50百分位数又称第二个四分位数（Second Quartile），用Q2表示；第75百分位数又称第三个四分位数（Third...若求得第p百分位数为小数，可完整为整数。 分位数是用于衡量数据的位置的量度，但它所衡量的，不一定是中心位置。百分位数提供了有关各数据项如何在最小值与最大值之间分布的信息。...对于无大量重复的数据，第p百分位数将它分为两个部分。大约有p%的数据项的值比第p百分位数小；而大约有(100－p)％的数据项的值比第p百分位数大。对第p百分位数，严格的定义如下。...比如，假设某个考生在入学考试中的语文部分的原始分数为54分。相对于参加同一考试的其他学生来说，他的成绩如何并不容易知道。
-1，表示系统 # 会根据我指定的列数，自动去计算出行数。...2）怎么求分位数 给定一组数据(存放在数组中)，我们要如何计算其四分位值呢？首先要明确一点，四分位值未必一定等同于数组中的某个元素。 ...② 根据位置计算四分位值。 如果index为整数(小数点后为0)，四分位的值就是数组中索引为index的元素(注意位置索引从1开始)。 ...如果index不是整数，则四分位位置介于ceil(index)与floor(index)之间，根据这两个位置的元素确定四分位值。...，和使用该函数计算的分位数的结果，是一样的。
： # 缺失值补全 | 平均数填充到指定的列 # 计算A列的平均数，并保留一位小数 col_a = np.around(np.mean(na_df['A']), 1) # 计算D列的平均数，并保留一位小数...箱形图是一种用于显示一组数据分散情况的统计图，它通常由上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数、下边缘和异常值组成。...Q3表示上四分位数，说明全部检测值中有四分之一的值比它大；Q1表示下四分位数，说明全部检测值中有四分之一的值比它小；IQR表示四分位数间距，即上四分位数Q3与下四分位数Q1之差，其中包含了一半检测值；空心圆点表示异常值...如果需要从箱形图中获取异常值及其对应的索引，那么可以根据箱形图中异常值的范围计算，具体计算方式为：首先对数据集进行排序，然后根据排序后的数据分别计算Q1、Q3和IQR的值，最后根据异常值的范围（Q1 –...在计算数据集的四分位数时，除了要先对数据集排序外，还要根据其中数据的总数量选择不同的计算方式：当数据的总数量为偶数时，数据集被中位数划分为个数相等（每组有n/2个）的两组数，其中第一组数的中位数为Q1，
度量数据散布：极差、四分位和四分位极差 四分位： 第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。...图片.png 四分位极差： 第1个和第3个四分位数之间的距离是散布的一种简单度量，它给出被数据的中间一半所覆盖的范围。该距离称为四分位数极差(IQR)，定义为 ?...每个观测值xi与一个百分数fi配对，指出大约fi×100%的数据小于值xi。我们说“大约”，因为可能没有一个精确的小数值fi，使得数据的fi×100%小于值xi。...图片.png 数据矩阵由两种实体或者事物组成，行和列均代表对象，所以被称为二模，而相异性矩阵只包含一类实体，被称为单模 标称属性的邻近性度量 ?...如果所有的二元都被看做具有相同的权重，则我们得到一个两行两列的列联表——表2.3，其中q是对象i和j都取1的属性数，r是在对象i中取1、在对象j中取0的属性数，s是在对象i中取0、在对象j中取1的属性数
# 关于同比与环比 # 同比 → 产品A在2015.3和2016.3的比较（相邻时间段的同一时间点） # 环比 → 产品A在2015.3和2015.4的比较（相邻时间段的比较） # 如何界定“相邻时间段...# 参考直线：四分之一分位点和四分之三分位点这两点确定，看散点是否落在这条线的附近 # 绘制思路 # ① 在做好数据清洗后，对数据进行排序（次序统计量：x(1)<x(2)<.......：%.2f，四分之三位数为：%.2f' % (y1,y2)) print('------') # 计算四分之一位数、四分之三位数 fig = plt.figure(figsize = (,)) ax1...,alpha = 0.1) ax3.plot([x1,x2],[y1,y2],'-r') plt.grid() # 绘制QQ图，直线为四分之一位数、四分之三位数的连线，基本符合正态分布 ----...：9.28，四分之三位数为：10.66 ------ ?
箱线图 箱线图（又称为盒须图）通过绘制连续型变量的五数总括，即最小数、下四分位数、中位数（第50百分数）、上四分位数（第75百分数）以及最大值，描述了连续型变量的分布。...箱线图能够显示出可能的离散群点（范围1.5*IQR，IQR表四分位 ，上四分位数与下四分位数的 )的观测。...小提琴图基本上是核密度图以镜像方式在箱线图上的添加。在图中，白点是中位数，黑色盒型的范围是下四分位点到上四分位点，细黑线表示须，外部形状即核密度估计。...可以使用dotchart()函数创建点图，格式为: dotchart(x,laberls=) 其中的x是一个数值向量，而labels是由每个点的标签组成的向量。...一个字符型向量(color)被添加到到了数据框 x中，根据cyl的值，它所含的值为"red"、"blue"或"darkgreen“，此外，各数据点的标签取自数据框的行名（车辆型号），数据点根据气缸数量进行分组
P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。...QQ图判断 # QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较，从而来检验数据的分布情况 # QQ图是一种散点图，对应于正态分布的QQ图，就是由标准正态分布的分位数为横坐标，样本值为纵坐标的散点图...# 参考直线：四分之一分位点和四分之三分位点这两点确定，看散点是否落在这条线的附近 # 绘制思路 # ① 在做好数据清洗后，对数据进行排序（次序统计量：x(1)<x(2)<.......：%.2f，四分之三位数为：%.2f' % (y1,y2)) # print('------') # # 计算四分之一位数、四分之三位数 # fig = plt.figure(figsize = (10,9...,alpha = 0.1) # ax3.plot([x1,x2],[y1,y2],'-r') # plt.grid() # # 绘制QQ图，直线为四分之一位数、四分之三位数的连线，基本符合正态分布
四分位数（英语：Quartile）是统计学中分位数的一种，即把所有数值由小到大排列，然后按照总数量分成四等份，即每份中的数值的数量相同，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。...这3个数叫做： 第一四分位数：又称较小四分位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。 第二四分位数：又称中位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。...第三四分位数：又称较大四分位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。 pandas.DataFrame.quantile()和numpy.percentile()计算结果一样。...4 切比雪夫定理 19世纪俄国数学家切比雪夫研究统计规律中，论证并用标准差表达了一个不等式，这个不等式具有普遍的意义，被称作切比雪夫定理，其大意是： 任意一个数据集中，位于其平均数m个标准差范围内的比例...箱体表示占一半数量的数值 下四分位数到下边界，表示1/4数量的数值 （较小数） 上四分位数到上边界，表示1/4数量的数据 （较大数） ? ?
注意：原列只能隐藏，不可删除。拆分后出现的列可以删除。 拆分分为两种类型：直接拆分和自定义拆分，具体过程如下图： ?...其实这很简单，首先我们需要注意的是上图我标记的部分累计票房，根据上一节我们可知：数据类的应该在度量内，所以解决办法为把累计票房拉到下面的度量内。这是我们再看图形就正确的展示出来了： ?...③设置标签的格式：点击“ 总计（累计票房（万）） ”的下拉列表->设置格式->（区->默认值->数字）->数字（自定义）->小数位数0、单位千 ?...标记解释： 1、点击整个视图，饼图放大 2、价格等级和记录数分别拉入到标签内 根据上面的操作得到了条形图，但是我们需要对比的是酒店价格等级，虽然我们看到上图右上角推荐到就是这种类型，但是很明显饼图更能直观的表达出来我们想要的效果...③设置百分比小数位数：点击“ 总计（记录数） ”的下拉列表->设置格式->（区->默认值->数字）->百分比->小数位数0 ? ④导出：工作表->导出->图像 ? ?
3、基本的索引和切片 （1）元素索引、根据元素在数组中的位置来进行索引。...还有abs、exp、sin、cos、log、sum、mean（算术平均数）、cumsum(所有元素的累计和)、cumprod(所有元素的累计积)、sort（将元素进行排序）等函数。...（索引相同的进行算数运算，索引不同的被赋予空值） 4、排序和排名 根据某种条件对数据集进行排序。...（列从0开始计数） 6、汇总和计算描述统计 就是针对数组进行常用的数学和统计运算。大部分都属于约简和汇总统计。 其中有求和（sum）运算、累计（cumsum）运算、平均值（mean）等运算。...根据数组中数据的类型不同，产生的统计指标不同，有最值、分位数（四分位、四分之三）、标准差、方差等指标。 7、唯一值的获取 此方法可以用于显示去重后的数据。
（3）请找出数据表中的异常值，并以此阐述你如何控制数据质量并以本数据为例设计数据质量报表。 根据《描述统计分析》里讲过的异常值方法，我们可以使用Tukey's test方法找出宜昌至的范围。...image.png 第一步：计算出上四分位数 首先我们增加一列行号，使用“@”自定义“行号”这一变量，并用赋值运算符：：=对“@行号”赋值为0。...image.png image.png 结果如下： image.png 然后，我们使用内联结把原表格和新增的一列联结在一起，形成新的表格，记为临时表r。...image.png 最后，使用sql的floor函数来计算下四分位数，floor函数：向下舍入为指定小数位数。 image.png 同理，使用3*（n+1）/4可以用来计算上四分位数。...对数据项进行分组，找出数量大于2的数据即为重复值。 4.利用sql计算四分位数，找出异常值。增加一列行号并升序排列，利用公式取出上四分位数和下四分位数，找出最小和最大估计值，在此范围外的即为异常值。
8、树形图 8.1 不同类型电影数量与票房 根据做这个图形的要求，我们可以看到了类型的数据类，但是根据数据我们可以看到类型并没有拆分成我们需要的类型，这时我们可以通过拆分表格来完成： ?...这时准备工作做好了，下面就可以作图了： ①主要类型->列，记录数->行，累计票房->颜色。智能显示选择第一个往下数4的树状图。 ?...④票房数据与电影数量：票房数据(万)->标签，标签->设置格式->默认值:数字->数字自定义->小数位数(0) ? ⑤自定义标签：标签->文本->编辑 ?...个人感觉这种图形非常适合当下的疫情感染人数和治愈人数。...，这时我们可以通过创建气泡图->标记->自动->文本创建。
（1）QL称为下四分位数，表示全部观察中四分之一的数据取值比它小 （2）QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大 （3）IQR称为四分位数间距，是上四分位数0与下四分位数则之差...例如，通过爬虫采集到的数据都是整型的数据，在使用数据时希望保留两位小数点，这时就需要将数据的类型转换成浮点型。 ...创建 Pandas数据对象时，如果没有明确地指出数据的类型，则可以根据传入的数据推断出来并且通过 dtypes属性进行查看。 ...3.2 轴向旋转 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。 ...columns：用于创建新 DataFrame对象的列索引 values：用于填充新 DataFrame对象中的值。 4.
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