pandas 物件有一些統計方法。它們大部分都屬於約簡和匯**計，用於從 series 中提取單個值，或從 dataframe 的行或列中提取乙個 series。
比如dataframe.mean(axis=0,skipna=true)方法，當資料集中存在 na 值時，這些值會被簡單跳過，除非整個切片（行或列）全是 na，如果不想這樣，則可以通過skipna=false來禁用此功能：
>>> df
one two
a1.40nan
b7.10-4.5
c nan nan
d0.75-1.3
[4rows x2columns]
>>> df.mean()
one3.083333
two-2.900000
dtype: float64
>>> df.mean(axis=1)
a1.400
b1.300
c nan
d-0.275
dtype: float64
>>> df.mean(axis=1,skipna=false)
a nan
b1.300
c nan
d-0.275
dtype: float64
其他常用的統計方法有：
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count
非 na 值的數量
describe
針對 series 或 df 的列計算匯**計
min , max
最小值和最大值
argmin , argmax
最小值和最大值的索引位置（整數）
idxmin , idxmax
最小值和最大值的索引值
quantile
樣本分位數（0 到 1）
sum求和
mean
均值median
中位數mad
根據均值計算平均絕對離差
var方差
std標準差
skew
樣本值的偏度（三階矩）
kurt
樣本值的峰度（四階矩）
cumsum
樣本值的累計和
cummin , cummax
樣本值的累計最大值和累計最小值
cumprod
樣本值的累計積
diff
計算一階差分（對時間序列很有用）
pct_change
計算百分數變化
pandas常用方法
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pandas 常用方法
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pandas 常見的統計方法
pandas 常見的統計方法方法 說明count 非 na 值的數量 describe 針對 series 或 df 的列計算匯 計 min max 最小值和最大值 argmin argmax 最小值和最大值的索引位置 整數 idxmin idxmax 最小值和最大值的索引值 quantile 樣本...