京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | CDA数据分析师
进行到这一步就可以开始正式的烹饪了。前面我们列举了不同纬度的分析指标,这一章我们主要看看这些指标都是怎么计算出来的。
一、算术运算
算术运算就是基本的加减乘除,在Excel或Python中数值类型的任意两列可以直接进行加、减、乘、除运算,而且是对应元素进行加、减、乘、除运算,Excel 中的算术运算比较简单,这里就不展开了,下面主要介绍Python中的算术运算。
列相加的具体实现如下所示。
两列相减的具体实现如下所示。
两列相乘的具体实现如下所示。
两列相除的具体实现如下所示。
任意一列加/减一个常数值,这一列中的所有值都加/减这个常数值,具体实现如下所示。
任意一列乘/除一个常数值,这一列中的所有值都乘/除这一常数值
二、比较运算
比较运算和Python基础知识中讲到的比较运算一致,也是常规的大于、等于、小于之类的,只不过这里的比较是在列与列之间进行的。常用的比较运算符见2.9.2节。
在Excel中列与列之间的比较运算和Python中的方法一致,例子如下图所示。
下面是一些Python中列与列之间比较的例子。
三、汇总运算
讲到的算术运算和比较运算都是在列与列之间进行的,运算结果是有多少行的值就会返回多少个结果,而汇总运算是将数据进行汇总返回一个汇总以后的结果值。
1、 count非空值计数
非空值计数就是计算某一个区域中非空(单元格)数值的个数。
在Excel中 counta ( ) 函数用于计算某个区域中非空单元格的个数。与 counta ( ) 函数类似的一个函数是count()函数,它用于计算某个区域中含有数字的单元格的个数。
在 Python 中,直接在整个数据表上调用 count ( ) 函数,返回的结果为该数据表中每列的非空值的个数,具体实现如下所示。
count ( ) 函数默认是求取每一列的非空数值的个数,可以通过修改axis参数让其等于1,来求取每一行的非空数值的个数。
也可以把某一列或者某一行索引出来,单独查看这一列或这一行的非空值个数。
2、 sum求和
求和就是对某一区域中的所有数值进行加和操作。
在 Excel 中要求取某一区域的和,直接在 sum ( ) 函数后面的括号中指明要求和的区域,即要对哪些值进行求和操作即可。例子如下所示。
在Python中,直接在整个数据表上调用 sum ( ) 函数,返回的是该数据表每一列的求和结果,例子如下所示。
sum ( ) 函数默认对每一列进行求和,可通过修改axis参数,让其等于1,来对每一行的数值进行求和操作。
也可以把某一列或者某一行索引出来,单独对这一列或这一行数据进行求和操作。
3、mean求均值
求均值是针对某一区域中的所有值进行求算术平均值运算。均值是用来衡量数据一般情况的指标,容易受到极大值、极小值的影响。
在Excel中对某个区域内的值进行求平均值运算,用的是 average ( ) 函数,只要在average ( ) 函数中指明要求均值运算的区域即可,比如:
在Python中的求均值利用的是mean()函数,如果对整个表直接调用 mean ( ) 函数,返回的是该表中每一列的均值。
mean ( ) 函数默认是对数据表中的每一列进行求均值运算,可通过修改 axis 参数,让其等于1,来对每一行进行求均值运算。
也可以把某一列或者某一行通过索引的方式取出来,然后在这一行或这一列上调用mean ( ) 函数,单独求取这一行或这一列的均值。
4、 max求最大值
求最大值就是比较一组数据中所有数值的大小,然后返回最大的一个值。
在Excel和Python中,求最大值使用的都是 max ( ) 函数,在Excel中同样只需要在 max ( ) 函数中指明要求最大值的区域即可;在Python中,和其他函数一样,如果对整个表直接调用 max ( ) 函数,则返回该数据表中每一列的最大值。 max ( ) 函数也可以对每一行求最大值,还可以单独对某一行或某一列求最大值。
5、 min求最小值
求最小值与求最大值是相对应的,通过比较一组数据中所有数值的大小,然后返回最小的那个值。
在Excel和Python中都使用 min ( ) 函数来求最小值,它的使用方法与求最大值的类似,这里不再赘述。示例代码如下。
6、 median求中位数
中位数就是将一组含有n个数据的序列X按从小到大排列,位于中间位置的那个数。
中位数是以中间位置的数来反映数据的一般情况,不容易受到极大值、极小值的影响,因而在反映数据分布情况上要比平均值更有代表性。
现有序列为X:{X1、X2、X3、......、Xn}。
如果n为奇数,则中位数:
如果n为偶数,则中位数:
例如,1、3、5、7、9的中位数为5,而1、3、5、7的中位数为(3+5)/2=4。
在Excel和Python中求一组数据的中位数,都是使用 median ( ) 函数来实现的。
下面为在Excel中求中位数的示例:
在Python中,median ( ) 函数的使用原则和其他函数的一致。
7、mode求众数
顾名思义,众数就是一组数据中出现次数最多的数,求众数就是返回这组数据中出现次数最多的那个数。
在Excel和Python中求众数都使用 mode ( ) 函数,使用原则与其他函数完全一致。
在Excel中求众数的示例如下:
在Python中求众数的示例如下:
8、 var 求方差
方差是用来衡量一组数据的离散程度(即数据波动幅度)的。
在Excel和Python中求一组数据中的方差都使用 var ( ) 函数。
下面为在Excel中求方差的示例:
在Python中, var ( ) 函数的使用原则和其他函数的一致。
9、 std 求标准差
标准差是方差的平方根,二者都是用来表示数据的离散程度的。
在Excel中计算标准差使用的是 stdevp ( ) 函数,示例如下:
在 Python 中计算标准差使用的是 std ( ) 函数, std ( ) 函数的使用原则与其他函数的一致,示例如下:
10、 quantile 求分位数
分位数是比中位数更加详细的基于位置的指标,分位数主要有四分之一分位数、四分之二分位数、四分之三分位数,而四分之二分位数就是中位数。
在Excel中求分位数用的是 percentile ( ) 函数,示例如下:
在Python中求分位数用的是 quantile ( ) 函数,要在 quantile 后的括号中指明要求取的分位数值, quantile ( ) 函数与其他函数的使用规则相同。
四、 相关性运算
相关性常用来衡量两个事物之间的相关程度,比如我们前面举的例子:啤酒与尿布二者的相关性很强。我们一般用相关系数来衡量两者的相关程度,所以相关性计算其实就是计算相关系数,比较常用的是皮尔逊相关系数。
在Excel中求取相关系数用的是 correl ( ) 函数,示例如下:
在Python中求取相关系数用的是 corr ( ) 函数,示例如下:
还可以利用 corr( ) 函数求取整个 DataFrame 表中各字段两两之间的相关性,示例如下:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11