python计算标准差函数_Python pandas，pandas常用统计方法，求和sum，均值mean，最大值max，中位数median，标准差std...

mean()平均值 median()中位数 max()最大值 min()最小值 sum()求和 std()标准差

Series类型独有的方法： argmax()最大值的位置 argmin()最小值的位置

demo.py(pandas常用统计函数)：

# coding=utf-8

import numpy as np

import pandas as pd

# 创建DataFrame

df = pd.DataFrame(np.arange(12, 32).reshape((5, 4)), index=["a", "b", "c", "d", "e"], columns=["WW", "XX", "YY", "ZZ"])

print(df)

'''

WW XX YY ZZ

a 12 13 14 15

b 16 17 18 19

c 20 21 22 23

d 24 25 26 27

e 28 29 30 31

'''

# mean()平均值 median()中位数 max()最大值 min()最小值 sum()求和 std()标准差

print(df.mean()) # 每一列平均值 (Series类型)

'''

WW 20.0

XX 21.0

YY 22.0

ZZ 23.0

dtype: float64

'''

print(df["YY"].mean()) # 22.0 指定列的平均值

print(df["YY"]) # Series类型

YY_list = df["YY"].tolist() # tolist()转换成list类型

print(YY_list) # [14, 18, 22, 26, 30]

print(len(YY_list)) # 5

print(len(set(YY_list))) # set集合可以去重

print(df["YY"].unique()) # [14 18 22 26 30] unique()自动去重(ndarray类型)

print(df.max()) # 每一列的最大值 Series类型。 min()最小值

'''

WW 28

XX 29

YY 30

ZZ 31

dtype: int64

'''

# argmax()某一列最大值的位置 argmin()最小值的位置

print(df["YY"].argmax()) # e

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