pandas(三)汇总和计算描述统计
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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