Python Pandas 数据分析：特征描述统计与类别分组

本文将介绍如何利用 Python Pandas 库进行数据分析，重点讲解如何对数据集进行特征描述性统计分析，并根据类别进行分组比较。

代码示例:

data_a = data[['特征1', '特征2', '特征3', '特征4', '特征5', '特征6', '特征7', '特征8', '特征9']]
data_a1 = data_a[data_a['类别'] == 0].describe()
data_a2 = data_a[data_a['类别'] == 1].describe()
describe = pd.concat([data_a1, data_a2], axis=1)
describe.drop(['类别', '类别'], axis=1)
describe

代码解释:

1. data_a = data[['特征1', '特征2', '特征3', '特征4', '特征5', '特征6', '特征7', '特征8', '特征9']]: 从原始数据 data 中选取指定的特征列，生成一个新的数据集 data_a。

2. data_a1 = data_a[data_a['类别'] == 0].describe(): 从 data_a 中选取 类别 列为 0 的行，对其进行描述性统计分析，生成一个新的数据集 data_a1。

3. data_a2 = data_a[data_a['类别'] == 1].describe(): 从 data_a 中选取 类别 列为 1 的行，对其进行描述性统计分析，生成一个新的数据集 data_a2。

4. describe = pd.concat([data_a1, data_a2], axis=1): 将 data_a1 和 data_a2 按列方向拼接起来，生成一个新的数据集 describe。

5. describe.drop(['类别', '类别'], axis=1): 删除 describe 中的 类别 列，生成最终的数据集并输出。

通过以上代码，我们可以对不同类别的数据进行描述性统计分析，并观察不同类别之间特征的差异。