基本统计分析函数，适用于Series、DataFrame
方法 | 说明 |
方法 | 说明 |
.sum() | 计算数据总和，默认0轴（纵轴） |
.count() | 非NaN值的数量，默认0轴（纵轴） |
.mean() .median() | 计算数据的算数平均值、算数中位数 |
.var() .std() | 计算数据的方差、标准差 |
.min() .max() | 计算数据的最大值、最小值 |
适用Series类型
方法 | 说明 |
.argmax() .argmin() | 计算数据的最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引） |
.idxmax() .idxmin() | 计算数据的最大值、最小值所在位置的索引位置（自定义索引） |
describe方法 包含上述所有方法，适用 Series、DataFrame
方法 | 说明 |
.describe() | 针对0轴(各列进行统计汇总) |
Series
df1 = pd.Series([9, 8, 7, 6], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
a 9
b 8
c 7
d 6
dtype: int64
- Series的
.describe()
statis = df1.describe()
print(statis )
count 4.000000
mean 7.500000
std 1.290994
min 6.000000
25% 6.750000
50% 7.500000
75% 8.250000
max 9.000000
dtype: float64
- 查看
type(df1.describe())
print(type(statis))
<class 'pandas.core.series.Series'>
- 获取
总数 count、max
print(statis['count'])
DataFrame
df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4, 5), index=['c', 'a', 'd', 'b'])
- DataFrame的
.describe()
statis = df.describe()
- 查看类别type(statis)
print(type(statis))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
- 获取行数据df.describe()
.loc['max'] 取出最大的一行
statis = df.describe().loc['max']
0 15.0
1 16.0
2 17.0
3 18.0
4 19.0
Name: max, dtype: float64
- 获取某一列值
.describe()[1] [ column ]
statis = df.describe()[1]
count 4.000000
mean 9.500000
std 6.454972
min 2.000000
25% 5.750000
50% 9.500000
75% 13.250000
max 17.000000
Name: 2, dtype: float64
