Python笔记：Pandas常用方法-4

Pandas统计函数

系列，DatFrames和Panel都有pct_change()函数。此函数将每个元素与其前一个元素进行比较，并计算变化百分比。

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series([1,2,3,4,5,4])
print (s.pct_change())

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 2))
print (df.pct_change())

执行上面示例代码，得到以下结果 -

0        NaN
1   1.000000
2   0.500000
3   0.333333
4   0.250000
5  -0.200000
dtype: float64

              0          1
0         NaN        NaN
1  -15.151902   0.174730
2  -0.746374   -1.449088
3  -3.582229   -3.165836
4   15.601150  -1.860434

默认情况下，pct_change()对列进行操作; 如果想应用到行上，那么可使用axis = 1参数。

协方差协方差适用于系列数据。Series对象有一个方法cov用来计算序列对象之间的协方差。NA将被自动排除。
Cov系列示例

import pandas as pd
import numpy as np
s1 = pd.Series(np.random.randn(10))
s2 = pd.Series(np.random.randn(10))
print (s1.cov(s2))

执行上面示例代码，得到以下结果 -

0.0667296739178

当应用于DataFrame时，协方差方法计算所有列之间的协方差(cov)值。
import pandas as pd
import numpy as np
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print (frame['a'].cov(frame['b']))
print (frame.cov())

执行上面示例代码，得到以下结果 - 

-0.406796939839
a b c d e
a 0.784886 -0.406797 0.181312 0.513549 -0.597385
b -0.406797 0.987106 -0.662898 -0.492781 0.388693
c 0.181312 -0.662898 1.450012 0.484724 -0.476961
d 0.513549 -0.492781 0.484724 1.571194 -0.365274
e -0.597385 0.388693 -0.476961 -0.365274 0.785044

注 - 观察第一个语句中a和b列之间的cov结果值，与由DataFrame上的cov返回的值相同。