pandas 统计函数

本文通过使用Python的Pandas库,演示了一系列的数据统计分析操作,包括生成随机数据、计算非空元素数量、求最小值、最大值、位置、分位数、总和、均值、中位数、众数、方差、标准差、平均绝对偏差、偏度、峰度等,最后展示了如何一次性输出多个描述性统计指标。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  1. np.random.seed(1234)
  2. d1 = pd.Series(2*np.random.normal(size = 100)+3)
  3. d2 = np.random.f(2,4,size = 100)
  4. d3 = np.random.randint(1,100,size = 100)
  5.  
  6. d1.count() #非空元素计算
  7. d1.min() #最小值
  8. d1.max() #最大值
  9. d1.idxmin() #最小值的位置,类似于R中的which.min函数
  10. d1.idxmax() #最大值的位置,类似于R中的which.max函数
  11. d1.quantile(0.1) #10%分位数
  12. d1.sum() #求和
  13. d1.mean() #均值
  14. d1.median() #中位数
  15. d1.mode() #众数
  16. d1.var() #方差
  17. d1.std() #标准差
  18. d1.mad() #平均绝对偏差
  19. d1.skew() #偏度
  20. d1.kurt() #峰度
  21. d1.describe() #一次性输出多个描述性统计指标
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