在pandas中，有哪些特征统计函数？

在pandas中，有哪些特征统计函数？

在Series和DataFrame上定义了许多统计函数，最常见的是sum()、mean()、median()、var()、std()、max()和min()。下面，我们选出身高和体重列来计算它们的均值和最大值：

In [45]:   df_demo = df[['Height', 'Weight']]
           df_demo.mean()

Out[45]:   Height    163.218033
           Weight     55.015873
           dtype: float64

In [46]:   df_demo.max()

Out[46]:   Height    193.9
           Weight     89.0
           dtype: float64

此外，需要介绍的是quantile()、count()和idxmax()这3个函数，它们分别返回的是分位数、非缺失值个数和最大值对应的索引：

In [47]:   df_demo.quantile(0.75)

Out[47]:   Height    167.5
           Weight     65.0
           Name: 0.75, dtype: float64

In [48]:   df_demo.idxmax()# idxmin()函数结果是最小值对应的索引

Out[48]:   Height    193
           Weight      2
           dtype: int64

由于上述所有函数对每一个序列进行操作后返回的结果是标量（单个值），因此它们又被称为聚合函数，它们有一个公共参数axis，默认值为0，代表逐列聚合，如果设置为1则表示逐行聚合：

In [49]:   df_demo.mean(axis=1).head() # 在这个数据集上体重和身高的均值没有意义

Out[49]:   0    102.45
           1    118.25
           2    138.95
           3     41.00
           4    124.00
           dtype: float64