pandas库中shift()、diff()等函数的用法

# Statistic#
print (df.mean())# 所有属性的均值 #
print (df.var())# 属性的方差 #
s = pd.Series([1, 2, 4, np.nan, 5, 7, 9, 10], index=dates)
print (s)
print (s.shift(2))# 行索引数字未发生改变，值向下移动两位 #
print (s.diff())# 不填数字表示一阶，填了数字表示多阶，递减 #
print (s.value_counts())# 各个值有多少个，用于绘制直方图比较方便 #
print (df.apply(np.cumsum))#累加值# 如果是二维数组累加的话，np.cumsum(df,axis=1)
# 二维输入a，axis可以是0(第一行不动，其他行累加)， 1(第一列列不动，其他列累加)
#对于三维输入a, axis可以是 0(第0维不动，其他维累加)， 1(第1维不动，其他维累加)， 2(第2维不动，其他维累加)
print (df.apply(lambda x:x.max()-x.min()))#自定义 极差#