余姚市住房和城乡建设局网站,做语音聊天网站要多少钱,一个域名可以做多少个二级网站,做网站怎么兼容所有浏览器数据分析-Pandas如何观测数据的中心趋势度
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数据…数据分析-Pandas如何观测数据的中心趋势度
数据分析和处理中难免会遇到各种数据那么数据呈现怎样的规律呢不管金融数据风控数据营销数据等等莫不如此。如何通过图示展示数据的规律
数据表时间序列数据在数据分析建模中很常见例如天气预报空气状态监测股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整重塑数据表是很重要的技巧此处选择Titanic数据以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据作为样例。
数据分析
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本文用到的样例数据
Titanic数据
空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据
样例代码
源代码参考 Pandas如何重塑数据表
源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas
导入关键模块
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.close(all)在pandas数据分析中了解观察数据的中心趋势度量是非常重要的。中心趋势度量通常用来描述数据集的平均水平或集中位置。然而单个的中心趋势度量并不能重复描述数据的可变范围。
bootstrap_plot可以理解观察数据的中心趋势度量的可变性。
最简bootstrap图画法
pandas画Auto correlation图方法最简单只要一句语句搞定。
直接使用 seriesautocorrelation_plot函数即可。 from pandas.plotting import bootstrap_plotdata pd.Series(np.random.rand(1000))bootstrap_plot(data, size50, samples500, colorgreen);plt.show()
plt.close(all)Bootstrap Sampling是一种从数据集中重复抽取样本数据并进行替换以估计总体参数的方法。它用于确定总体的各种参数。
Bootstrap 图它是一种图形方法用于测量总体的任何所需统计特征的不确定性。它是置信区间的替代。 也是一种用于计算统计量的数学方法。
通常可以使用置信区间以数学方式计算总体统计量的不确定性。然而在许多情况下推导出的不确定性公式在数学上是难以处理的。在这种情况下我们使用 Bootstrap 图。
假设在一个公园里有 5000 人需要找到整个人口的平均体重。测量每个人的体重然后取平均值是不可行的。
我们所做的是从人群中随机抽取 5 个人为一组并找出其均值。做同样的过程 8-10 次。这样可以更有效地很好地估计总体的平均权重。
让我们考虑一个示例并了解 Bootstrap 图如何更轻松地从大量人口中获取关键信息。假设有 3000 个随机生成的统一数的样本数据。取出 30 个数字的子样本并找到它的平均值。对另一个随机子样本再次执行此操作依此类推。
绘制了上述获得的信息的引导图只需查看它就可以轻松地对所有 3000 个数字的均值进行很好的估计。可以从引导图中获得其他各种有用的信息例如
哪个子样本的方差最低或哪个子样本创建最窄的置信区间等。
以上代码只是一个简单示例示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。
后面介绍下其他的展示形式。
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