pandas dataframe汇总和计算方法

最新推荐文章于 2025-06-15 00:15:00 发布

tsing_9521

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44595372/article/details/88076206

本文详细介绍了Pandas DataFrame中用于数据汇总和计算的主要方法，包括idxmax()用于查找每列最大值的索引，cumsum()进行累计求和，describe()提供列的统计描述，dropna()删除缺失值的行，fillna()填充缺失值，以及head()和tail()用于查看数据集的前n行和后n行。这些方法是DataFrame数据操作的重要工具。

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Dataframe汇总计算的主要方法有：

在这里插入图片描述

Pandas 统计的一些常用方法：

frame.idxmax(): 列的最大值输出每列最大值的索引

np.random.seed(38754)
data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3)
frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z'])
result=frame.idxmax()
print(result)
#输出：
x    b
y    a
z    e

frame.cumsum() :返回行或列的累加值的series，默认列累加

语法：DataFrame.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None, skipna=True, **kwargs)

axis=0: 行 axis=1:列（默认）
skipna：是否跳过空值，默认为True

np.random.seed(38754)
data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3)
frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z'])
result=frame.cumsum(axis=1)
print(fr