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pd.DataFrame统计各列数值多少的实例
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更新于2023-05-04
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如下所示: .count() #非空元素计算 .min() a #最小值 .max() #最大值 .idxmin() #最小值的位置,类似于R中的which.min函数 .idxmax() #最大值的位置,类似于R中的which.max函数 .quantile(0.75) #75%分位数 .sum() #求和 .mean() #均值 .median() #中位数 .mode() #众数 .var() #方差 .std() #标准差 .mad() #平均绝对偏差 .skew() #偏度 .kurt() #峰度 .describe() #
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pd.DataFrame统计各列数值多少的实例统计各列数值多少的实例
如下所示:如下所示:
.count() #非空元素计算
.min() a #最小值
.max() #最大值
.idxmin() #最小值的位置,类似于R中的which.min函数
.idxmax() #最大值的位置,类似于R中的which.max函数
.quantile(0.75) #75%分位数
.sum() #求和
.mean() #均值
.median() #中位数
.mode() #众数
.var() #方差
.std() #标准差
.mad() #平均绝对偏差
.skew() #偏度
.kurt() #峰度
.describe() #一次性输出多个描述性统计指标
如果你想统计各个列大于如果你想统计各个列大于0的元素个数:的元素个数:
data[data>0].count()
会出现各个属性(列)大于零的个数
data[data[‘A’]>0].count()
列A大于0的个数
这里说明,data的数据格式必须是DataFrame
pd.Series().value_counts(),会统计各个类的统计值。
我们在用这些函数时,会迷茫,不知道什么时候value_counts(),什么时候count()
这和前面的数据形式是有关的,只要前面是Series数据,要用value_counts(),前面数据形式是DataFrame要用count()
以上这篇pd.DataFrame统计各列数值多少的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多
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