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0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,也希望大家多多支持武林网之家。
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