pd.DataFrame如何统计各列数值是多少-创新互联

这篇文章主要介绍了pd.DataFrame如何统计各列数值是多少,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

成都创新互联主要从事网站建设、成都网站设计、网页设计、企业做网站、公司建网站等业务。立足成都服务周口,10年网站建设经验,价格优惠、服务专业,欢迎来电咨询建站服务:028-86922220

如下所示:

.count()   #非空元素计算
.min() a   #最小值
.max()   #大值
.idxmin()   #最小值的位置,类似于R中的which.min函数
.idxmax()   #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()

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“pd.DataFrame如何统计各列数值是多少”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联成都网站设计公司,关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、网站设计器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。


当前标题:pd.DataFrame如何统计各列数值是多少-创新互联
文章路径:http://scyanting.com/article/cocoio.html