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我对 python 和 pandas 相当陌生（从使用 SAS 作为我的主力分析平台），所以如果这已经被问到/回答了，我提前道歉。（我已经搜索了文档以及该站点以寻找答案，但还没有找到任何东西。）

我有一个包含受访者级别调查数据的数据框（称为 resp）。我想对其中一个字段（称为 nninc [年收入的缩写]）执行一些基本的描述性统计。

resp["anninc"].describe()

这给了我基本的统计数据：

count     76310.000000
mean      43455.874862
std       33154.848314
min           0.000000
25%       20140.000000
50%       34980.000000
75%       56710.000000
max      152884.330000
dtype: float64

但有一个问题。鉴于样本的构建方式，需要对受访者数据进行加权调整，以便在执行分析时并非每个人都被视为“平等”。我在数据框中有另一列（称为 tufnwgrp），表示分析期间应应用于每条记录的权重。

在我之前的 SAS 生活中，大多数 proc 都可以选择使用这样的权重处理数据。例如，给出相同结果的标准 proc 单变量看起来像这样：

proc univariate data=resp;
  var anninc;
  output out=resp_univars mean=mean median=50pct q1=25pct q3=75pct min=min max=max n=count;
run;

使用加权数据的相同分析看起来像这样：

proc univariate data=resp;
  var anninc;
  weight tufnwgrp;
  output out=resp_univars mean=mean median=50pct q1=25pct q3=75pct min=min max=max n=count
run;

pandas 中是否有类似的加权选项可用于 describe() 等方法？

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似乎有统计和计量经济学库（statsmodels）可以处理这个问题。这是一个扩展@MSeifert 在类似问题上的回答的示例。

df=pd.DataFrame({ 'x':range(1,101), 'wt':range(1,101) })

from statsmodels.stats.weightstats import DescrStatsW
wdf = DescrStatsW(df.x, weights=df.wt, ddof=1) 

print( wdf.mean )
print( wdf.std )
print( wdf.quantile([0.25,0.50,0.75]) )

67.0
23.6877840059
p
0.25    50
0.50    71
0.75    87

我不使用 SAS，但这给出了与 stata 命令相同的答案：

sum x [fw=wt], detail

Stata 实际上有一些权重选项，在这种情况下，如果您指定aw（分析权重）而不是fw（频率权重），则给出的答案略有不同。此外，stata 要求fw是整数，而DescrStatsW允许非整数权重。权重比你想象的要复杂......这开始进入杂草，但这里有一个关于计算标准偏差的加权问题的精彩讨论。

另请注意，DescrStatsW它似乎不包括最小值和最大值的函数，但只要您的权重不为零，这应该不是问题，因为权重不会影响最小值和最大值。但是，如果您确实有一些零权重，那么加权最小值和最大值可能会很好，但在 pandas 中也很容易计算：

df.x[ df.wt > 0 ].min()
df.x[ df.wt > 0 ].max()
于 2017-11-18T16:02:08.530 回答