pandas对象有一些常用的数学和统计的方法,大部分都属于约简或汇总统计。

SUM方法

DataFrame对象的sum方法,返回一个含有列小计的Series

>>> df = DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index = ['a','b','c','d'],columns = ['one','two'])
>>>
>>>
>>> df
one two
a 1.40 NaN
b 7.10 -4.5
c NaN NaN
d 0.75 -1.3
>>> df.sum()
one 9.25
two -5.80
dtype: float64
>>> df.sum(axis=1)
a 1.40
b 2.60
c 0.00
d -0.55
dtype: float64

NA值会自动被踢除(新版本会自动转换为0)。可以通过skipna选项禁用此功能。

>>> df.sum(axis=1,skipna = False)
a NaN
b 2.60
c NaN
d -0.55
dtype: float64
>>> df.sum(skipna =False)
one NaN
two NaN
dtype: float64

常用的统计方法:

######################## ******************************************
count 非 NA 值的数量
describe 针对 Series 或 DF 的列计算汇总统计
min , max 最小值和最大值
argmin , argmax 最小值和最大值的索引位置(整数)
idxmin , idxmax 最小值和最大值的索引值
quantile 样本分位数(0 到 1)
sum 求和
mean 均值
median 中位数
mad 根据均值计算平均绝对离差
var 方差
std 标准差
skew 样本值的偏度(三阶矩)
kurt 样本值的峰度(四阶矩)
cumsum 样本值的累计和
cummin , cummax 样本值的累计最大值和累计最小值
cumprod 样本值的累计积
diff 计算一阶差分(对时间序列很有用)
pct_change 计算百分数变化

统计方法的常用选项

axis=None,skipna = True,level=None

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