DataFrame常用统计数据方法
时间: 2023-11-03 09:31:02 浏览: 108
DataFrame常用的统计数据方法有:
1. describe():展示数值型列的基本统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等。
2. mean():计算每列的均值。
3. median():计算每列的中位数。
4. mode():计算每列的众数。
5. std():计算每列的标准差。
6. var():计算每列的方差。
7. quantile():计算每列的分位数,可以指定分位数的值。
8. corr():计算各列之间的相关系数。
9. cov():计算各列之间的协方差。
10. count():计算每列的非空值数量。
11. sum():计算每列的总和。
12. min():计算每列的最小值。
13. max():计算每列的最大值。
14. abs():计算每列的绝对值。
15. cumsum():计算每列的累计和。
16. cumprod():计算每列的累计积。
相关问题
pd.DataFrame常用统计函数
Pandas 的 DataFrame 类提供了许多常用的统计函数,用于计算和分析数据。以下是一些常用的统计函数示例:
- `df.mean()`: 计算每列的平均值。
- `df.median()`: 计算每列的中位数。
- `df.min()`: 计算每列的最小值。
- `df.max()`: 计算每列的最大值。
- `df.std()`: 计算每列的标准差。
- `df.var()`: 计算每列的方差。
- `df.sum()`: 计算每列的总和。
- `df.count()`: 计算每列的非空值数量。
- `df.describe()`: 提供有关每列的基本统计摘要,包括计数、均值、标准差、最小值、25%、50%、75% 分位数和最大值。
这些函数可以应用于整个 DataFrame,或者通过指定轴参数应用于特定的行或列。你还可以通过在这些函数后面添加 `axis` 参数来指定计算的轴方向,默认为按列计算。
除了上述示例之外,Pandas 还提供了许多其他统计函数,如协方差、相关性、百分位数等。你可以根据具体的需求选择适当的函数来分析和处理数据。
dataframe常用的计算方法
1. describe():计算数据集的基本统计量,包括平均值、标准差、最小值、最大值、中位数等。
2. mean():计算数据集的平均值。
3. median():计算数据集的中位数。
4. sum():计算数据集的总和。
5. count():计算数据集中非缺失值的数量。
6. min():计算数据集中的最小值。
7. max():计算数据集中的最大值。
8. var():计算数据集的方差。
9. std():计算数据集的标准差。
10. corr():计算数据集中列之间的相关系数。
11. cov():计算数据集中列之间的协方差。
12. isnull():判断数据集中是否存在缺失值。
13. dropna():删除数据集中的缺失值。
14. fillna():填充数据集中的缺失值。
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