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大话 Python：python 操作 excel 系列 -- 数据汇总与统计
老王说编程 发布于 3 月 2 日
在完成了前面系列的数据整理、数据清洗、数据提取与筛选之后，我们需要对进行进一步的汇总与统计使数据变成我们的可用信息。
1，数据分类汇总
# 对指定列分组后进行数量统计
data_inner.groupby('name').count()
# 对指定列分组后，统计 id 字段的数量
data_inner.groupby('name')['id'].count()
# 对某两个字段进行分组后，统计 id 字段的数量
data_inner.groupby(['name','age'])['id'].count()2，数据统计
# sample() 函数简单的数据采样，设置 n 的数值为 5
data_inner.sample(n=5)
# sample() 函数的 replace 参数表示采样后是否放回，值为 False 表示不放回，值为 True 则表示放回
data_inner.sample(n=5, replace=False)
# 采样描述统计，返回数据的数量、均值、标准差等信息
# round() 函数参数值设置为 2 表示保留两位小数
data_inner.describe().round(2).T此处数据统计只是最简单的模式，python 关于数据统计提供了更加细致的操作，比如统计协方差、相关分析、标准差等数据统计方式，有相关统计学知识才学习起来更加方便。
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python excel 数据统计
阅读 21 发布于 3 月 2 日
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在完成了前面系列的数据整理、数据清洗、数据提取与筛选之后，我们需要对进行进一步的汇总与统计使数据变成我们的可用信息。
1，数据分类汇总
# 对指定列分组后进行数量统计
data_inner.groupby('name').count()
# 对指定列分组后，统计 id 字段的数量
data_inner.groupby('name')['id'].count()
# 对某两个字段进行分组后，统计 id 字段的数量
data_inner.groupby(['name','age'])['id'].count()2，数据统计
# sample() 函数简单的数据采样，设置 n 的数值为 5
data_inner.sample(n=5)
# sample() 函数的 replace 参数表示采样后是否放回，值为 False 表示不放回，值为 True 则表示放回
data_inner.sample(n=5, replace=False)
# 采样描述统计，返回数据的数量、均值、标准差等信息
# round() 函数参数值设置为 2 表示保留两位小数
data_inner.describe().round(2).T此处数据统计只是最简单的模式，python 关于数据统计提供了更加细致的操作，比如统计协方差、相关分析、标准差等数据统计方式，有相关统计学知识才学习起来更加方便。
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