利用python对pandas的每一列数据求均值、标准差、偏度、峰度、最大值、最小值和AR系数

可以通过pandas的DataFrame对象的describe()方法获取每一列的均值、标准差、最大值、最小值等统计信息。而偏度和峰度可以通过scipy库的skew()和kurtosis()方法来计算。AR系数则可以通过statsmodels库中的AR()方法来计算。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from scipy.stats import skew, kurtosis
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算均值、标准差、最大值、最小值等统计信息
stats = data.describe()

# 计算偏度和峰度
stats.loc['skew'] = skew(data)
stats.loc['kurt'] = kurtosis(data)

# 计算AR系数
ar_coeffs = []
for col in data.columns:
    ar = sm.tsa.AR(data[col])
    ar_model = ar.fit(maxlag=1, ic='aic', trend='c')
    ar_coeffs.append(ar_model.params[1])

# 将AR系数添加到统计信息中
stats.loc['AR'] = ar_coeffs

# 打印统计信息
print(stats)

需要注意的是，AR()方法需要指定最大滞后阶数(maxlag)和信息准则(ic)，这里使用了AIC准则。此外，AR()方法默认不包含截距，因此需要设置trend为'c'。