2.14 数值和统计mean().unique() .isin() .cummax()


1--mean()

.mean(axis=1))  

和.mean(axis=1,skipna=False)

#求'列'的平均值(忽略不能计算的)

#求'行'的平均值(忽略不能计算的)

#求行的平均值(有不能计算的值,直接返回NaN)

2.14 数值和统计mean().unique() .isin() .cummax()_第1张图片

2--计算方式

.count(),→ count统计非Na值的数量

.min(),→ min统计最小值\n',df['key2'].max(),'→ max统计最大值

quantile(q=0.75),→ quantile统计分位数,参数q确定位置

.sum(),→ sum求和

.mean(),→ mean求平均值

.median(),'→ median求算数中位数,50%分位数

.std(),,df.var(),→ std,var分别求标准差,方差

如果只求 key1 的数: df.['key1'].count

2.14 数值和统计mean().unique() .isin() .cummax()_第2张图片

3--.cumsum()累计和


2.14 数值和统计mean().unique() .isin() .cummax()_第3张图片

4---#.cumprod()累计积

2.14 数值和统计mean().unique() .isin() .cummax()_第4张图片

5--.cummax()求累计最大值

2.14 数值和统计mean().unique() .isin() .cummax()_第5张图片

6--.cummin()累计积

2.14 数值和统计mean().unique() .isin() .cummax()_第6张图片

7--# 唯一值:.unique()

2.14 数值和统计mean().unique() .isin() .cummax()_第7张图片

8--# 值计数:.value_counts()

2.14 数值和统计mean().unique() .isin() .cummax()_第8张图片

9--# 成员资格:.isin()

# 用 [  ] 表示

# 得到一个布尔值的Series或者Dataframe

2.14 数值和统计mean().unique() .isin() .cummax()_第9张图片

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