Python中用于数据探索的库主要是pandas（数据分析）和 Matplotlib（数据可视化），其中pandas提供了大量的与数据库探索相关的函数，这些数据探索函数壳大致分为统计特征函数与统计绘图函数，而绘图函数依赖于Matplotlib，所以往往又会跟Matplotlib结合在一起使用。

3.3.1 基本统计特征函数

统计特征函数用于计算数据的均值、方差、标准差、分位数、相关系数、协方差等。这些统计特征能反应出数据的整体分布。

一些 ：

3.3.2 拓展统计特征函数

除了上述基本统计特征外，pandas还提供了另外一些非常方便实用的计算统计特征的函数，主要有累积计算（cum）和滚动计算（pd.rolling），如下表：

：

3.3.3 统计绘图函数

1、plot

1）功能：绘制线性二维图，折线图

2）使用格式：plt.plot(x,y,S) # 字符"S"指定绘制时图形的类型、样式和颜色，常用的有"b"为蓝色、"r"为红色、"g"为绿色、"o"为圆圈、"+"为加号标记、"-"为实线、"--"为虚线

ps：D.plot(kind="box") # kind参数指定绘图类型，支持line（线）、bar（条形）、barh、hist（直方图）、box（箱线图）、kde（密度图）、area、pie（饼图）等。

3） ：

2、pie

1) 绘制饼图

2) 使用格式：plt.pie(size)

3) ：

3、hist

1) 功能：绘制二维条形直方图，可显示数据的分布情形

2) 使用格式：plt.hist(x,y)

3) :

4、boxplot

1）功能：绘制样本数据的箱型图

2) 使用格式：D.boxplot()/D.plot(kind="box")

3) ：

5、plot(logx=True)/plot(logy=True)

1) 功能：绘制x轴或y轴的对数图形

2) 使用格式： D.plot(logx=True)/D.plot(logy=True)

3) ：

6、plot(yerr=error)

1) 功能：绘制误差条形图

2) 使用格式：D.plot(yerr=error)

3) ：