问题
你需要处理一个很大的数据集并需要计算数据总和或其他统计量。
解决方案
对于任何涉及到统计、时间序列以及其他相关技术的数据分析问题，都可以考虑使用 pandas库 。
为了让你先体验下，下面是一个使用pandas来分析芝加哥城市的 老鼠和啮齿类动物数据库 的例子。 在我写这篇文章的时候，这个数据库是一个拥有大概74,000行数据的csv文件。
我要评论
>>> import pandas
>>> # read a csv file, skipping last line
>>> rats = pandas.read_csv('rats.csv', skip_footer=1)
>>> rats
<class 'pandas.core.frame.dataframe'>
int64index: 74055 entries, 0 to 74054
data columns:
creation date 74055 non-null values
status 74055 non-null values
completion date 72154 non-null values
service request number 74055 non-null values
type of service request 74055 non-null values
number of premises baited 65804 non-null values
number of premises with garbage 65600 non-null values
number of premises with rats 65752 non-null values
current activity 66041 non-null values
most recent action 66023 non-null values
street address 74055 non-null values
zip code 73584 non-null values
x coordinate 74043 non-null values
y coordinate 74043 non-null values
ward 74044 non-null values
police district 74044 non-null values
community area 74044 non-null values
latitude 74043 non-null values
longitude 74043 non-null values
location 74043 non-null values
dtypes: float64(11), object(9)
>>> # investigate range of values for a certain field
>>> rats['current activity'].unique()
array([nan, dispatch crew, request sanitation inspector], dtype=object)
>>> # filter the data
>>> crew_dispatched = rats[rats['current activity'] == 'dispatch crew']
>>> len(crew_dispatched)
65676
>>>
>>> # find 10 most rat-infested zip codes in chicago
>>> crew_dispatched['zip code'].value_counts()[:10]
60647 3837
60618 3530
60614 3284
60629 3251
60636 2801
60657 2465
60641 2238
60609 2206
60651 2152
60632 2071
>>>
>>> # group by completion date
>>> dates = crew_dispatched.groupby('completion date')
<pandas.core.groupby.dataframegroupby object at 0x10d0a2a10>
>>> len(dates)
472
>>>
>>> # determine counts on each day
>>> date_counts = dates.size()
>>> date_counts[0:10]
completion date
01/03/2011 4
01/03/2012 125
01/04/2011 54
01/04/2012 38
01/05/2011 78
01/05/2012 100
01/06/2011 100
01/06/2012 58
01/07/2011 1
01/09/2012 12
>>>
>>> # sort the counts
>>> date_counts.sort()
>>> date_counts[-10:]
completion date
10/12/2012 313
10/21/2011 314
09/20/2011 316
10/26/2011 319
02/22/2011 325
10/26/2012 333
03/17/2011 336
10/13/2011 378
10/14/2011 391
10/07/2011 457
>>>
嗯，看样子2011年10月7日对老鼠们来说是个很忙碌的日子啊！^_^
讨论
pandas是一个拥有很多特性的大型函数库，我在这里不可能介绍完。 但是只要你需要去分析大型数据集合、对数据分组、计算各种统计量或其他类似任务的话，这个函数库真的值得你去看一看。
以上就是python 数据的累加与统计的方法的详细内容，更多关于python 数据的累加与统计的资料请关注移动技术网其它相关文章！
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