Python/Pandas用于求解分组平均值、中值、模式和标准差

我有以下数据：

[4.1, 4.1, 4.1, 4.2, 4.3, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.6, 4.8, 4.9, 5.1, 5.1, 5.2, 5.2, 5.3, 5.3, 5.3, 5.4, 5.4, 5.5, 5.6, 5.6, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6.2, 6.2, 6.2, 6.3, 6.4, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.7, 6.8, 6.8]

我需要根据上述数据建立其计数/频率表，如下所示：

4.1 - 4.5: 8
4.6 - 5.0: 4
5.1 - 5.5: 10
5.6 - 6.0: 6
6.1 - 6.5: 7
6.6 - 7.0: 5

我能得到的最接近的结果如下：

            counts  freqs
 categories               
[4.1, 4.6)       8  0.200
[4.6, 5.1)       4  0.100
[5.1, 5.6)      10  0.250
[5.6, 6.1)       6  0.150
[6.1, 6.6)       7  0.175
[6.6, 7.1)       5  0.125

通过此代码：

sr = [4.1, 4.1, 4.1, 4.2, 4.3, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.6, 4.8, 4.9, 5.1, 5.1, 5.2, 5.2, 5.3, 5.3, 5.3, 5.4, 5.4, 5.5, 5.6, 5.6, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6.2, 6.2, 6.2, 6.3, 6.4, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.7, 6.8, 6.8]
ncut = pd.cut(sr, [4.1, 4.6, 5.1, 5.6, 6.1, 6.6, 7.1],right=False)

srpd = pd.DataFrame(ncut.describe())

我需要创建一个新列，它是“类别”值的中位数（例如“[4.1,4.6]”，它包含从4.1到4.5（不包括4.6））的数据计数/频率，因此我需要得到（4.1+4.5）/2，它等于4.3

以下是我的问题：

1） 如何访问“categories”索引下的值以将其用于上述计算

2） 是否有办法以这种方式反映范围：4.1-4.5、4.6到5.0等

3） 对于这样的分组数据，有没有更简单的方法来计算均值、中位数、模式等？或者我必须用Python为这些数据创建自己的函数

---

谢谢

我想出了一个好办法：

def buildFreqTable(data, width, numclass, pw):
data.sort()
minrange = []
maxrange = []
x_med = []
count = []

# Since data is already sorted, take the lowest value to jumpstart the creation of ranges
f_data = data[0]

for i in range(0,numclass):
    # minrange holds the minimum value for that row
    minrange.append(f_data)
    # maxrange holds the maximum value for that row
    maxrange.append(f_data + (width - pw)) 
    # Compute for range's median
    minmax_median = (minrange[i] + maxrange[i]) / 2
    x_med.append(minmax_median)
    # initialize count per numclass to 0, this will be incremented later
    count.append(0)

    f_data = f_data + width

# Tally the frequencies
for x in data:
    for i in range(0,6):
        if (x>=minrange[i] and x<=maxrange[i]):
            count[i] = count[i] + 1

# Now, create the pandas dataframe for easier manipulation
freqtable = pd.DataFrame()
freqtable['minrange'] = minrange
freqtable['maxrange'] = maxrange
freqtable['x'] = x_med
freqtable['count'] = count

buildFreqTable(sr, 0.5, 6, 0.1)

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尽管我仍然很好奇是否有更简单的方法来实现这一点，或者是否有人可以将我的代码重构为更“专业”的代码，谢谢

关于您的垃圾箱和标签问题，以下内容如何：

bins = [4.1, 4.6, 5.1, 5.6, 6.1, 6.6, 7.1]
labels = ['{}-{}'.format(x, y-.1) for x,  y in zip(bins[:], bins[1:])]

然后，不要将值作为列表，而是将它们作为一个系列

sr = pd.Series([4.1, 4.1, 4.1, 4.2, 4.3, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.6, 4.8, 4.9, 5.1,
                5.1, 5.2, 5.2, 5.3, 5.3, 5.3, 5.4, 5.4, 5.5, 5.6, 5.6, 5.6, 5.7,
                5.8, 5.9, 6.2, 6.2, 6.2, 6.3, 6.4, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.7, 6.8, 6.8])
ncut = pd.cut(sr, bins=bins, labels=labels, right=False)

定义一个

lambda

函数来计算频率

freq = lambda x: len(x) / x.sum()
freq.__name__ = 'freq'

最后，使用

concat

、

groupby

和

agg

获取每个bin的汇总统计信息

pd.concat([ncut, sr], axis=1).groupby(0).agg(['size', 'std', 'mean', freq])

让我们试试：

l = [4.1, 4.1, 4.1, 4.2, 4.3, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.6, 4.8, 4.9, 
     5.1, 5.1, 5.2, 5.2, 5.3, 5.3, 5.3, 5.4, 5.4, 5.5, 5.6, 5.6, 
     5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6.2, 6.2, 6.2, 6.3, 6.4, 6.4, 6.5, 6.6, 
     6.7, 6.7, 6.8, 6.8]

s = pd.Series(l)

bins = [4.1, 4.6, 5.1, 5.6, 6.1, 6.6, 7.1]
#Python 3.6+ f-string
labels = [f'{i}-{j-.1}' for i,j in zip(bins,bins[1:])]

(pd.concat([pd.cut(s, bins=bins, labels=labels, right=False),s],axis=1)
            .groupby(0)[1]
            .agg(['mean','median', pd.Series.mode, 'std'])
            .rename_axis('categories')
            .reset_index())

输出：

  categories      mean  median        mode       std
0    4.1-4.5  4.250000    4.25         4.1  0.151186
1    4.6-5.0  4.725000    4.70         4.6  0.150000
2    5.1-5.5  5.280000    5.30         5.3  0.131656
3    5.6-6.0  5.700000    5.65         5.6  0.126491
4    6.1-6.5  6.314286    6.30         6.2  0.121499
5    6.6-7.0  6.720000    6.70  [6.7, 6.8]  0.083666

  categories      mean  median        mode       std
0    4.1-4.5  4.250000    4.25         4.1  0.151186
1    4.6-5.0  4.725000    4.70         4.6  0.150000
2    5.1-5.5  5.280000    5.30         5.3  0.131656
3    5.6-6.0  5.700000    5.65         5.6  0.126491
4    6.1-6.5  6.314286    6.30         6.2  0.121499
5    6.6-7.0  6.720000    6.70  [6.7, 6.8]  0.083666