如何全面掌握Python DataFrame中的各种描述性统计分析方法?
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本文共计1066个文字,预计阅读时间需要5分钟。
目录 + DataFrame常用描述性统计分析方法 + sum() + 求和 + mean() + 求平均值 + max() + 最大值 + min() + 最小值 + median() + 中位数 + mode() + 众数 + var() + 方差 + std() + 标准差 + quantile() + 分位数
目录- DataFrame常用描述性统计分析方法
- sum() 求和
- mean() 求平均值
- max() 最大值 & min() 最小值
- median() 中位数
- mode() 众数
- var() 方差
- std() 标准差
- quantile() 分位数
使用sum()方法对DataFrame对象求和。
其中**set_option(‘display.unicode.east_asian_width’, True)**可以使显示的DataFrame值与列名对齐。
sum有axis参数,默认为0,表示对列求和
- 设置为1表示对行求和。
- 也可以设置 skipna参数,改参数默认为True,表示不考虑缺失值,如果是False则表示考虑缺失值,当存在缺失值时,则对应的结果表示为Nan。
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目录- DataFrame常用描述性统计分析方法
- sum() 求和
- mean() 求平均值
- max() 最大值 & min() 最小值
- median() 中位数
- mode() 众数
- var() 方差
- std() 标准差
- quantile() 分位数
使用sum()方法对DataFrame对象求和。
其中**set_option(‘display.unicode.east_asian_width’, True)**可以使显示的DataFrame值与列名对齐。
sum有axis参数,默认为0,表示对列求和
- 设置为1表示对行求和。
- 也可以设置 skipna参数,改参数默认为True,表示不考虑缺失值,如果是False则表示考虑缺失值,当存在缺失值时,则对应的结果表示为Nan。

