总结Pandas的20个统计函数
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发布时间：2024-10-07 18:20
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时间：2024-10-09 08:03
总结Pandas中的20个统计函数及其应用
在数据分析中，Pandas库提供了丰富且实用的统计函数，帮助我们深入理解数据。以下是一些关键的统计函数及其用法概览：
describe()：用于计算一维数组或数据框的描述性统计信息，如计数、平均值、标准差等，对数值型数据进行默认统计。
count()：统计非空值的数量，对于对象类型的数据，结果可能与预期不同。
sum()：求和，对数值型字段求和，对象类型则拼接所有值。
max()和min()：分别返回最大值和最小值，字符串类型按照ASCII码比较。
quantile()：返回数据的分位数，用于理解数据分布的特定位置。
mean()：计算平均值，处理缺失值时会自动排除。
median()：计算中位数，对于数值数组，中位数是中间值或平均中间值。
mode()：找出数据中出现次数最多的值，即众数。
idxmax()和idxmin()：分别返回最大值和最小值的索引，不适用于字符类型。
var()和std()：var()计算样本方差，std()计算标准差，注意两者在定义上的区别。
mad()：平均绝对偏差，对于数值数据提供另一种衡量离散度的方式。
skew()：偏度，衡量数据分布的不对称性。
kurt()：峰度，反映数据分布的尖峰程度。
abs()：绝对值函数，返回数值的绝对值。
prod()和cumprod()：前者计算元素乘积，后者计算累积乘积。
cumsum()：累计求和，对数据进行逐项累加。
通过这些函数，数据分析师可以快速地进行统计分析，更好地理解和描述数据特征。熟练掌握这些工具，将有助于提升数据分析的效率和深度。
