数据集pima.arff：

【1】Pregnant：怀孕次数
【2】plasma-glucose：葡萄糖
【3】BloodPressure：血压 (mm Hg)
【4】Triceps-skin-fold-pressure：皮层厚度 
【5】2-Hour-serum-Insulin：胰岛素 2小时血清胰岛素
【6】Body-mass-index：体重指数 （体重/身高）^2
【7】Diabetes-pedigree-function：糖尿病谱系功能
【8】Age：年龄 
【9】class：类标签 {0, 1}

第一步：读取数据集

从scipy.io库中导入arff函数，使用pandas库的数据类型Dataframe进行存取：

# 横纵向显示参数
pd.set_option('display.max_columns', 10)
# pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.width', 1000)data, meta = arff.loadarff('./pima.arff')
df = pd.DataFrame(data)

第二步：计算各个特征的均值方差

均值（公式略）代码如下：

num_rows = df.shape[0]
num_cols = df.shape[1]-1
# 均值
totals = num_cols * [0.0]
time_begin = time.time()
for row in data:for i in range(num_cols):totals[i] += row[i]
mean = [total / num_rows for total in totals]
time_end = time.time()
# print(totals)
for i in range(num_cols):print("特征{0}均值：{1:.5f}".format(df.columns[i], mean[i]))
print("用时：{0}s \r\n".format(time_end-time_begin))

  方差公式、代码如下：

# 方差
demos = num_cols * [0.0]
time_begin = time.time()
for row in data:for i in range(num_cols):demos[i] += (row[i]-mean[i])**2
var = [demo / num_rows for demo in demos]
time_end = time.time()
for i in range(num_cols):print("特征{0}方差：{1:.5f}".format(df.columns[i], var[i]))
print("用时：{0}s \r\n".format(time_end-time_begin))

如上计算均值方差时需要各扫描一趟数据集，即扫描两趟才能得出结果。 想要扫描一趟数据集同时得出均值和方差，则需要用到方差的另一个变形公式：

# 扫一趟数据集
print("扫描一趟数据集：")
nums1 = num_cols * [0.0]
nums2 = num_cols * [0.0]
time_begin = time.time()
for row in data:for i in range(num_cols):nums1[i] += row[i]nums2[i] += (row[i])**2mean2 = [num1 / num_rows for num1 in nums1]
var2 = [num2 / num_rows - (num1) ** 2 / (num_rows) ** 2 for num1, num2 in zip(nums1, nums2)]time_end = time.time()
for i in range(num_cols):print("特征{0}均值：{1:.5f}".format(df.columns[i], mean2[i]))
for i in range(num_cols):print("特征{0}方差：{1:.5f}".format(df.columns[i], var2[i]))
print("总用时：{0}s \r\n".format(time_end-time_begin))

 第三步：计算特征两两之间的相关性（类标签列除外）

 相关系数公式代码如下，其中Cov(X, Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差：

 

 

 或                                    

def cov(x, mean_x, y, mean_y):total = 0.0for index in range(num_rows):total += (x[index] - mean_x) * (y[index] - mean_y)cov_xy: float = total / num_rows# print(cov_xy)return cov_xyr = np.ones((num_cols, num_cols))
for i in range(0, num_cols):for j in range(i + 1, num_cols):r[i][j] = cov(df.values[:, i], mean[i], df.values[:, j], mean[j]) / ((var[i] * var[j]) ** 0.5)j += 1i += 1
print(r)

第四步：调用函数进行校对

# 校对
print(df.mean())
# pandas_var的标准偏差ddof默认为1
print(df.var(axis=0, ddof=0))
# numpy_var的标准偏差ddof默认为0
print(np.var(df, axis=0))
# 或者：
# df.loc[len(df)] = df.mean()
# df.loc[len(df)] = df[:len(df)].var()print(df.corr())

最后，关于Dataframe的一些常用函数：

取列名 .columns

通过列名x, y, ...取列        .loc[:, 'x', ' y', ...]

通过列索引x取列     .iloc[:, x]

保存代码所在py：1001_2.py 1004.py 1006.py