本文主要介绍Pandas中的数据统计方法，部分使用的数据集为MovieLen 1M版本（m1-1m.zip）数据集。

import numpy as np
import pandas as pd

#加载数据集
fpath = r'datasets//'

usercol = ['uid','sex','age','occupation','zip']
ratcol = ['uid','mid','rating','timestamp']
movcol = ['mid','title','genres']

users = pd.read_table(fpath+'users.dat',sep='::',header=None, names=usercol,engine='python')
ratings = pd.read_table(fpath+'ratings.dat',sep='::',header=None, names=ratcol,engine='python')
movies = pd.read_table(fpath+'movies.dat',sep='::',header=None,names=movcol,engine='python')
data = pd.merge(pd.merge(users,ratings),movies)

1 简单统计

unique计算Series中的唯一值数组，按发现的顺序返回。
value_counts返回一个Series，索引为唯一值，值为频率，按计数值降序排列。

data.age.unique()

data.age.value_counts()

2 groupby

分组运算的过程被描述为split-apply-combine：数据根据提供的一个或多个键被拆分（split）为多组，拆分操作在对象的特定轴上执行的；然后将一个函数应用（apply）到各个分组并产生一个新值；最后所有函数的执行结果会被合并（combine）到最终的结果对象中。

import pandas as pd 
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'col1':['a','a','b','b','a'],
                   'col2':['one','two','one','two','one'],
                   'data1': np.random.randn(5),
                   'data2': np.random.randn(5)})
df

groupby方法形成一个Groupby对象，没有进行任何实际计算，只是含有一些有关分组键的中间数据，即该对象已包含接下来对各分组执行运算所需的一切信息。

grouped = df.groupby(['col1','col2'])
grouped.mean()

3 pivot table

透视表（pivot table）根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。pivot_table()函数除能为groupby提供便利外，还可以添加分项小计（margins）。

pivot_table(values,index,columns,aggfunc,fill_value)

主要参数如下：

• values：数据透视表中的值
• index：数据透视表中的行
• columns：数据透视表中的列
• aggfunc：统计函数（应用到values上）
• fill_value：替换NA值

df.pivot_table(index='col1',aggfunc='mean')
#df.groupby(['col1']).mean()

df.pivot_table('data1',index='col1',aggfunc='mean')
#df.groupby(['col1']).data1.mean()

df.pivot_table(['data1','data2'],index='col2',columns='col1',aggfunc='mean')
#df.groupby(['col1','col2']).mean().unstack()