pd.DataFrame常用统计函数

Pandas 的 DataFrame 类提供了许多常用的统计函数，用于计算和分析数据。以下是一些常用的统计函数示例：

- `df.mean()`: 计算每列的平均值。
- `df.median()`: 计算每列的中位数。
- `df.min()`: 计算每列的最小值。
- `df.max()`: 计算每列的最大值。
- `df.std()`: 计算每列的标准差。
- `df.var()`: 计算每列的方差。
- `df.sum()`: 计算每列的总和。
- `df.count()`: 计算每列的非空值数量。
- `df.describe()`: 提供有关每列的基本统计摘要，包括计数、均值、标准差、最小值、25%、50%、75% 分位数和最大值。

这些函数可以应用于整个 DataFrame，或者通过指定轴参数应用于特定的行或列。你还可以通过在这些函数后面添加 `axis` 参数来指定计算的轴方向，默认为按列计算。

除了上述示例之外，Pandas 还提供了许多其他统计函数，如协方差、相关性、百分位数等。你可以根据具体的需求选择适当的函数来分析和处理数据。