Pandas库（2）：数据的统计分析
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
Pandas库（2）：数据的统计分析
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
1.0 Pandas 中的數據類型：
| 一維 | 二維的、表格型 |
| 每個元素都有各自的標簽(數字/字符) | 可儲存多個不同類型數據，每個軸都有標簽 |
| 可視為一個由帶標簽的元素組成的 numpy 數組 | 可視為一個 series 的字典 |
2.0 適用于Series和DataFrame數據類型
| .sum() | 求和 | ? | ? |
| .mean() | 求期望 | ? | ? |
| DataFrame.count(axis=0, level=None, numeric_only=False) | 求非NaN值的個數 | axis?:?{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, 默認為 0 如果為每列生成0或'index'計數。 如果為每行生成1或'columns'計數 level?:?int 或 str, 可選 如果軸是MultiIndex（分層）， 則沿特定級別計數，折疊到DataFrame中。 一個str指定級別名稱。 numeric_only?:?boolean, 默認為 False 僅包含float，int或boolean數據。 | ? |
| .std() | 求標準差 | ? | ? |
| .var() | 求方差 | ? | ? |
| .max() | 最大值 | ? | ? |
| .min() | 最小值 | ? | ? |
| .median() | 中位數 | ? | ? |
3.0 只適用于Series類型
| .argmin() .argmax() | 計算數據的最小/大值所在位置的索引位置（自動索引） |
| .idxmin() .idxmax() | 計算數據的最小/大值所在位置的索引位置（自定義索引） |
參考文章：
Pandas庫 數據的基本統計分析
Python之Pandas庫常用函數大全（含注釋）
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Pandas库（2）：数据的统计分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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