如何在Python中进行描述性统计分析？

前言

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导读

在进行数据分析时，一般要先对数据进行描述性统计分析，以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。

本文以数据集classdata为案例来说明如何计算数据探索过程中的各种数据指标，此数据集为某个班级的学生信息数据，包含姓名、性别、身高和体重，首先我们创建数据帧，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
classdata=pd.read_csv("D:/Pythondata/data/class.csv")
classdata.head()

运行上述程序，结果如图1所示，展示了数据集classdata的前5个观测样本。

图1 数据集classdata的前5个观测

一、集中趋势

1.算术平均值

Pandas中计算变量均值的方法主要有2种，一是直接使用describle函数，一个是调用mean函数，代码如下所示：

classdata.mean()

运行程序，结果如下所示，可知年龄Age的均值为13.3，身高62.34，体重100。

Age        13.315789
Height     62.336842
Weight    100.026316
dtype: float64

同样，我们调用describe，代码如下所示：

classdata.describe()

运行程序，结果如下图2所示，与调用mean函数的计算结果一致。

图2 变量的均值

2.几何平均数

计算变量的几何平均值，需要调用Python库scipy，比如我们计算数据集classdata的变量Heigth的几何平均值，代码如下所示：

from scipy import stats
stats.gmean(classdata['Height'])

运行程序，结果如下所示：

62.133135310943146

3.众数

在Pandas中，我们可以直接调用mode函数来计算变量的众数，比如，我们计算变量Age的众数，代码如下所示：

classdata['Age'].mode()

运行程序后，结果如下所示

二、离散程度

1.极差与四分位差

极差也叫全距，是一组数据的最大值与最小值之差；四分位差是指第三分位数与第一分位数之差，也称为内距或四分间距。利用describe函数计算最大值、最小值以及分位数，即可计算极差和四分位差.

stat = classdata.describe() #保存基本统计量
stat.loc['range'] = stat.loc['max']-stat.loc['min'] #极差
stat.loc['dis'] = stat.loc['75%']-stat.loc['25%'] #四分位数间距
print(stat)

运行上述程序，结果如下图3所示，变量Age的极差为5，四分位差为2.5，变量Heigth的极差为20.7，四分位差为7.65，变量Weight的极差为99.5，四分位差为28。

图3 极差计算结果

2.平均离差

平均离差是各变量值与其平均数之差的绝对值之和的平均数。Pandas中计算平均差的为mad函数，直接调用即可，比如我们计算各个变量的平均差，则代码如下所示：

classdata.mad()

运行程序后，其结果如下所示：

Age    1.279778
Height   4.069252
Weight  17.343490
dtype: float64

3.标准差

Pandas中计算标准差的方式有多种，其中函数describe和std均可计算，我们在前文中已经展示了describe函数的用法，在此不再累述，我们直接调用std函数即可，代码如下：

classdata.std()

运行上述程序，结果如下所示：

Age    1.492672
Height   5.127075
Weight  22.773933
dtype: float64

4.离散系数

离散系数通常是就标准差来计算的，因此，也称为标准差系数，它是一组数据的标准差与其对应的平均数之比，是衡量数据离散程度的相对指标。
我们可以通过如下程序计算标准差系数，代码如下：

stat2 = classdata.describe()
stat2.loc['var'] = stat2.loc['std']/stat2.loc['mean']
stat2

运行上述程序，结果如下图4所示:

图4 离散系数结果

三、分布状态

1.偏态

偏态是对分布偏斜方向和程度的测度，Pandas中可以直接调用skew函数计算变量的偏态系数，代码如下所示：

classdata.skew()

运行上述程序，结果如下所示，其中变量Age、Height和Weight的偏态系数分别为0.06、-0.26和0.18。

Age    0.063612
Height  -0.259670
Weight  0.183351
dtype: float64

2.峰度

峰度是分布集中趋势高峰的形状，Pandas中可以直接调用kurt函数计算变量的偏态系数，代码如下所示：

classdata.kurt()

运行上述程序，结果如下所示，其中变量Age、Height和Weight的偏态系数分别为-1.11、-0.14和0.68。

Age   -1.110926
Height  -0.138969
Weight  0.683365
dtype: float64

四、相关分析

1.散点图

制散点图的方法很多，可以直接调用Pandas库的plot.scatter函数进行绘制，比如如下绘制散点图的程序。

classdata.plot.scatter(x='Age', y='Height')

运行上述程序，结果如图5所示，从散点图的数据分布可以看出，变量Height和Age呈现很强的相关关系。

图5 变量Age和Height的散点图

同样，我们也可以调用matplotlib库的pyplot函数进行散点图的绘制，代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(classdata['Height'],classdata['Weight'] )
plt.xlabel("Height")
plt.ylabel("Weight")
plt.show()

运行上述程序，结果如下图6所示，从散点图的数据分布可以看出，变量Height和Weight同样呈现很强的相关关系。

图6 变量Height和Weight的散点图

2.相关系数

在Pandas中可以直接调用corr函数来计算变量之间的相关系数，如下程序：

classdata.corr()

运行程序后，结果如图7所示:

图7 变量之间的相关系数

除了计算相关系数矩阵之外，我们还可以绘制相关系数矩阵图，此处需调用seaborn库进行绘制，代码如下所示：

import seaborn as sns
%matplotlib inline
# calculate the correlation matrix
corr = classdata.corr()
# plot the heatmap
sns.heatmap(corr,xticklabels=corr.columns,yticklabels=corr.columns)

运行上述程序之后，结果如图8所示:

图8 相关系数矩阵图