12、数据处理与分析：pandas 实用功能详解

数据处理与分析：pandas 实用功能详解

1. 描述性统计的总结与计算

1.1 基本统计方法

pandas 对象配备了一系列常见的数学和统计方法，大多数属于缩减或汇总统计类别。这些方法可以从 Series 中提取单个值（如总和或均值），或从 DataFrame 的行或列中提取一系列值。与普通 NumPy 数组的等效方法相比，它们在设计上会自动排除缺失数据。

以下是一个小 DataFrame 的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

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'])
print(df)

输出结果：

    one  two
a  1.40  NaN
b  7.10 -4.5
c   NaN  NaN
d  0.75 -1.3

调用 DataFrame 的 sum 方法返回一个包含列总和的 Series：

print(df.sum())

输出结果：