【Python数据分析之pandas04】数学方法

统计与汇总

    pandas对象的统计基本与numpy的数学方法差不多，不过pandas数组都是基于没有缺失数据的情况下构建的，即当对象中存在NAN值的时候，NaN值将会被自动排除，除非整个切片或对象都是NaN。

    pandas对象的sum方法：

data = pd.DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]])
print(data)
'''
  0    1
0  1.40  NaN
1  7.10 -4.5
2   NaN  NaN
3  0.75 -1.3
'''

data.sum()
'''
0    9.25
1   -5.80
dtype: float64
'''

    可以传入对应轴进行运算：

data.sum(axis=1)
'''
0    1.40
1    2.60
2    0.00
3   -0.55
dtype: float64
'''

    如果想要保留NaN值，就修改其skipna属性：

data.sum(axis=1,skipna=False)
'''
0     NaN
1    2.60
2     NaN
3   -0.55
dtype: float64
'''

    pandas还有一个强大的方法describe，可以列出计算汇总的许多重要属性：