发布时间:2019-09-07 07:57:48编辑:auto阅读(2023)
根据分析目的,将数据(定量数据)进行等距或者不等距的分组,
进行研究各组分布规律的一种分析方法。
import numpy
import pandas
data = pandas.read_csv(
'C:/Users/ZL/Desktop/Python/5.3/data.csv'
)
aggResult = data.groupby(
by=['年龄']
)['年龄'].agg({
'人数': numpy.size
})
data.年龄.hist()
bins = [
min(data.年龄)-1, 20, 30, 40, max(data.年龄)+1
]
labels = [
'20岁以及以下', '21岁到30岁', '31岁到40岁', '41岁以上'
]
data['年龄分层'] = pandas.cut(
data.年龄,
bins,
labels=labels
)
aggResult = data.groupby(
by=['年龄分层']
)['年龄'].agg({
'人数': numpy.size
})
pAggResult = round(
aggResult/aggResult.sum(),
2
)*100
pAggResult['人数'].map('{:,.2f}%'.format)
先用cut函数确定好分层,再用groupby函数实现分布分析。
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21252
21093
19439
53°
250°
251°
365°
580°
404°
1089°
1076°
1068°
1061°