pandas对象中拥有一组常用的数学和统计方法,跟NumPy数组相比,它们是基于没有缺失数据的加上构建的。

In [71]: 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'])

In [72]: df

Out[72]:

one two

a 1.40 NaN

b 7.10 -4.5

c NaN NaN

d 0.75 -1.3

In [73]: df.sum()

Out[73]:

one 9.25

two -5.80

dtype: float64

NA值会自动排除,当然我们也可以通过skipna参数禁用该功能

有些方法可以累计统计数据

df.cumsum()

Out[74]:

one two

a 1.40 NaN

b 8.50 -4.5

c NaN NaN

d 9.25 -5.8

idmin和idmax返回间接统计,即返回达到最大致或最小值的索引

In [77]: df.idxmax()

Out[77]:

one b

two d

dtype: object

In [78]: df.idxmin()

Out[78]:

one d

two b

dtype: object

相关系数和协方差

有些统计时通过参数计算得到。看个例

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