o numeric types to aggregate

在数据分析中，当我们提到"numeric types to aggregate"，通常是指在处理数值型数据时，常用的聚合操作。这些操作帮助我们从大量数据中提炼出有意义的信息，例如：

1. **求和（Sum）**：对数值类型的字段求和，用于计算总数或总收入等。

   df['column_name'].sum()

2. **平均值（Average/Mean）**：计算数值列的平均值，反映数据集中值的平均水平。

   df['column_name'].mean()

3. **最大值（Max）**：找出数值范围内最大的值，常用于找出最高值或极值。

   df['column_name'].max()

4. **最小值（Min）**：找出数值范围内的最小值。

   df['column_name'].min()

5. **计数（Count）**：计算非空值的数量，用于了解观测次数。

   df['column_name'].count()

6. **标准差（Standard Deviation）**：衡量数值分布的离散程度。

   df['column_name'].std()

7. **方差（Variance）**：类似于标准差，但不除以数量，反映了数据点相对于均值的散布。

   df['column_name'].var()

8. **百分位数（Percentiles）**：将数值划分为特定的区间，如第25分位数（Q1）、第50分位数（中位数）和第75分位数（Q3）。

   df['column_name'].quantile([0.25, 0.5, 0.75])

这些聚合函数可以帮助我们在大数据集中进行描述性统计分析，识别模式、异常值以及发现潜在的业务洞察。在使用这些函数之前，确保所选列的数据类型确实是数值型（如int, float, decimal等）。