統計方法
pandas 對象有一些統計方法。它們大部分都屬於約簡和匯總統計，用於從 Series 中提取單個值，或從 DataFrame 的行或列中提取一個 Series。
比如 DataFrame.mean(axis=0,skipna=True) 方法，當數據集中存在 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：
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16
17
18
19
20
21
22
23
24
|
>>> df
one two
a
1.40
NaN
b
7.10
-
4.5
c NaN NaN
d
0.75
-
1.3
[
4
rows x
2
columns]
>>> df.mean()
one
3.083333
two
-
2.900000
dtype: float64
>>> df.mean(axis
=
1
)
a
1.400
b
1.300
c NaN
d
-
0.275
dtype: float64
>>> df.mean(axis
=
1
,skipna
=
False
)
a NaN
b
1.300
c NaN
d
-
0.275
dtype: float64
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其他常用的統計方法有：
| ######################## | ****************************************** |
| count | 非 NA 值的數量 |
| describe | 針對 Series 或 DF 的列計算匯總統計 |
| 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 | 標准差 |
| 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 |