Sla*_*ron 33 python indexing statistics pandas
我有一个包含单列ID的数据框,所有其他列都是我想要计算z分数的数值.这是它的一个小节:
ID Age BMI Risk Factor
PT 6 48 19.3 4
PT 8 43 20.9 NaN
PT 2 39 18.1 3
PT 9 41 19.5 NaN
我的一些列包含NaN值,我不想将其包括在z-score计算中,所以我打算使用提供给这个问题的解决方案:如何使用nans来规范化pandas列？
df['zscore'] = (df.a - df.a.mean())/df.a.std(ddof=0)
我有兴趣将此解决方案应用于除ID列之外的所有列,以生成新的数据框,我可以将其保存为Excel文件
df2.to_excel("Z-Scores.xlsx")
所以基本上; 如何计算每列的z分数(忽略NaN值)并将所有内容推送到新的数据框中？
SIDENOTE:熊猫中有一个叫做"索引"的概念让我感到恐惧,因为我不太了解它.如果索引是解决此问题的关键部分,请愚蠢地解释索引.
EdC*_*ica 57
从列构建列表并删除您不想计算Z得分的列:
In [66]:
cols = list(df.columns)
cols.remove('ID')
df[cols]
Out[66]:
Age BMI Risk Factor
0 6 48 19.3 4
1 8 43 20.9 NaN
2 2 39 18.1 3
3 9 41 19.5 NaN
In [68]:
# now iterate over the remaining columns and create a new zscore column
for col in cols:
col_zscore = col + '_zscore'
df[col_zscore] = (df[col] - df[col].mean())/df[col].std(ddof=0)
df
Out[68]:
ID Age BMI Risk Factor Age_zscore BMI_zscore Risk_zscore \
0 PT 6 48 19.3 4 -0.093250 1.569614 -0.150946
1 PT 8 43 20.9 NaN 0.652753 0.074744 1.459148
2 PT 2 39 18.1 3 -1.585258 -1.121153 -1.358517
3 PT 9 41 19.5 NaN 1.025755 -0.523205 0.050315
Factor_zscore
0 1
1 NaN
2 -1
3 NaN
Man*_*uel 44
使用Scipy的zscore函数:
df = pd.DataFrame(np.random.randint(100, 200, size=(5, 3)), columns=['A', 'B', 'C'])
df
| | A | B | C |
|---:|----:|----:|----:|
| 0 | 163 | 163 | 159 |
| 1 | 120 | 153 | 181 |
| 2 | 130 | 199 | 108 |
| 3 | 108 | 188 | 157 |
| 4 | 109 | 171 | 119 |
from scipy.stats import zscore
df.apply(zscore)
| | A | B | C |
|---:|----------:|----------:|----------:|
| 0 | 1.83447 | -0.708023 | 0.523362 |
| 1 | -0.297482 | -1.30804 | 1.3342 |
| 2 | 0.198321 | 1.45205 | -1.35632 |
| 3 | -0.892446 | 0.792025 | 0.449649 |
| 4 | -0.842866 | -0.228007 | -0.950897 |
如果数据框的所有列都不是数字,则可以使用以下函数将Z-score函数仅应用于数字列select_dtypes:
# Note that `select_dtypes` returns a data frame. We are selecting only the columns
numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
df[numeric_cols].apply(zscore)
| | A | B | C |
|---:|----------:|----------:|----------:|
| 0 | 1.83447 | -0.708023 | 0.523362 |
| 1 | -0.297482 | -1.30804 | 1.3342 |
| 2 | 0.198321 | 1.45205 | -1.35632 |
| 3 | -0.892446 | 0.792025 | 0.449649 |
| 4 | -0.842866 | -0.228007 | -0.950897 |
如果要计算所有列的zscore,可以使用以下命令:
df_zscore = (df - df.mean())/df.std()
这是使用自定义函数获取 Zscore 的其他方法：
In [6]: import pandas as pd; import numpy as np
In [7]: np.random.seed(0) # Fixes the random seed
In [8]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), columns=["randomA", "randomB","randomC"])
In [9]: df # watch output of dataframe
Out[9]:
randomA randomB randomC
0 1.764052 0.400157 0.978738
1 2.240893 1.867558 -0.977278
2 0.950088 -0.151357 -0.103219
3 0.410599 0.144044 1.454274
4 0.761038 0.121675 0.443863
## Create custom function to compute Zscore
In [10]: def z_score(df):
....: df.columns = [x + "_zscore" for x in df.columns.tolist()]
....: return ((df - df.mean())/df.std(ddof=0))
....:
## make sure you filter or select columns of interest before passing dataframe to function
In [11]: z_score(df) # compute Zscore
Out[11]:
randomA_zscore randomB_zscore randomC_zscore
0 0.798350 -0.106335 0.731041
1 1.505002 1.939828 -1.577295
2 -0.407899 -0.875374 -0.545799
3 -1.207392 -0.463464 1.292230
4 -0.688061 -0.494655 0.099824
In [12]: from scipy.stats import zscore
In [13]: df.apply(zscore) # (Credit: Manuel)
Out[13]:
randomA randomB randomC
0 0.798350 -0.106335 0.731041
1 1.505002 1.939828 -1.577295
2 -0.407899 -0.875374 -0.545799
3 -1.207392 -0.463464 1.292230
4 -0.688061 -0.494655 0.099824
小智 6
对于 Z 分数，我们可以坚持使用文档而不是使用“应用”功能
from scipy.stats import zscore
df_zscore = zscore(cols as array, axis=1)