pandas 统计某列最大值，最小值，平均值等

Pandas 是一种强大的 Python 库，专用于数据处理和分析，尤其擅长于处理表格型数据。当你想要统计 DataFrame 中某一列的数据属性时，比如找出该列的最大值、最小值以及平均值，Pandas 提供了方便快捷的方式来进行操作。

### 1. 查找最大值

在 Pandas 中查找某一列的最大值非常简单。你需要调用 `max()` 函数并将目标列名作为参数传入。以下是示例代码：

# 假设 df 是 DataFrame 对象，col_name 是你想要查询的列名
max_value = df[col_name].max()

### 2. 查找最小值

查找最小值的操作类似，只需要将 `max()` 替换为 `min()` 即可：

# 获取 col_name 列的最小值
min_value = df[col_name].min()

### 3. 计算平均值

计算某一列的平均值则需要用到 `mean()` 函数：

# 计算 col_name 列的平均值
average_value = df[col_name].mean()

### 示例代码

假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame 和一列名为 `'age'` 的数据：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [28, 35, 42],
    'height': [170, 180, 165]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 查找 age 列的最大值
max_age = df['age'].max()
print("年龄的最大值:", max_age)

# 查找 age 列的最小值
min_age = df['age'].min()
print("年龄的最小值:", min_age)

# 计算 age 列的平均年龄
avg_age = df['age'].mean()
print("年龄的平均值:", avg_age)

通过上述步骤，你可以很容易地对 Pandas 数据帧中的单列或多列进行各种统计操作，从而深入分析数据。这种方法不仅适用于单列，还可以扩展到多列分析，提供更为全面的数据洞察力。