Pandas库（2）：数据的统计分析
1.0 Pandas 中的数据类型：
| Series | Dataframe |
|---|---|
| 一维 | 二维的、表格型 |
| 每个元素都有各自的标签(数字/字符) | 可储存多个不同类型数据，每个轴都有标签 |
| 可视为一个由带标签的元素组成的 numpy 数组 | 可视为一个 series 的字典 |
2.0 适用于Series和DataFrame数据类型
| 函数名 | 描述 | 参数说明 | 使用说明 |
|---|---|---|---|
| .sum() | 求和 | ||
| .mean() | 求期望 | ||
| DataFrame.count(axis=0, level=None, numeric_only=False) | 求非NaN值的个数 |
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, 默认为 0 如果为每列生成0或'index'计数。 如果为每行生成1或'columns'计数 level : int 或 str, 可选 如果轴是MultiIndex（分层）， 则沿特定级别计数，折叠到DataFrame中。 一个str指定级别名称。 numeric_only : boolean, 默认为 False 仅包含float，int或boolean数据。 |
|
| .std() | 求标准差 | ||
| .var() | 求方差 | ||
| .max() | 最大值 | ||
| .min() | 最小值 | ||
| .median() | 中位数 |
3.0 只适用于Series类型
| 方法名 | 描述 |
|---|---|
| .argmin() .argmax() | 计算数据的最小/大值所在位置的索引位置（自动索引） |
| .idxmin() .idxmax() | 计算数据的最小/大值所在位置的索引位置（自定义索引） |
参考文章：
Pandas库 数据的基本统计分析
Python之Pandas库常用函数大全（含注释）
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