06-Panda统计计算和描述
2021/10/31 23:40:00
本文主要是介绍06-Panda统计计算和描述,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
import numpy as np import pandas as pd
df=pd.DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5], [np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]], index=['a','b','c','d'], columns=['one','two']) df
one | two | |
---|---|---|
a | 1.40 | NaN |
b | 7.10 | -4.5 |
c | NaN | NaN |
d | 0.75 | -1.3 |
#默认按列求和 df.sum()
one 9.25 two -5.80 dtype: float64
# 按行求和 df.sum(axis=1) # skipna = False
a 1.40 b 2.60 c 0.00 d -0.55 dtype: float64
df.idxmax()
one b two d dtype: object
df.cumsum()
one | two | |
---|---|---|
a | 1.40 | NaN |
b | 8.50 | -4.5 |
c | NaN | NaN |
d | 9.25 | -5.8 |
# 汇总统计 df.describe()
one | two | |
---|---|---|
count | 3.000000 | 2.000000 |
mean | 3.083333 | -2.900000 |
std | 3.493685 | 2.262742 |
min | 0.750000 | -4.500000 |
25% | 1.075000 | -3.700000 |
50% | 1.400000 | -2.900000 |
75% | 4.250000 | -2.100000 |
max | 7.100000 | -1.300000 |
s1 = pd.Series(['a','a','b','c']*4) s1
0 a 1 a 2 b 3 c 4 a 5 a 6 b 7 c 8 a 9 a 10 b 11 c 12 a 13 a 14 b 15 c dtype: object
s1.describe()
count 16 unique 3 top a freq 8 dtype: object
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