In [21]: df['a'].sum()# 当sum的值大于np.float16的最大范围时就返回inf,后面mean,std等都返回infOut[21]: inf In [22]: df['a'].mean() Out[22]: inf
可以将缺失值和无穷大值先全部转为缺失值,然后计算出当所有列的平均值,在使用 mean() 时,它的参数 skipna=True,默认会跳过缺失值不计,符合我们的要求。 最后用 fillna 进行填充,它会针对不同列按上边用 mean() 计算得的 Series 按列对应填充缺失值。 代码 将DataFrame 中所有缺失值和无穷大值先全部转为缺失...
1.1求和(sum函数) DataFrame.sum([axis,skipna,level,...) 参数说明:axis=1表示按行相加,axis=0表示按列相加,默认按列相加;skipna=1表示NaN值自动转换为0,skipna=0则不自动转换,默认为自动转换为0,level表示层级 #求和 importpandas as pddata=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,130]] index=[...
In [105]: frame.describe(include=["object"]) Out[105]: a count 4 unique 2 top Yes freq 2 In [106]: frame.describe(include=["number"]) Out[106]: b count 4.000000 mean 1.500000 std 1.290994 min 0.000000 25% 0.750000 50% 1.500000 75% 2.250000 max 3.000000 In [107]: frame.describe(...
其中大多数是聚合(因此生成较低维度的结果),如sum()、mean()和quantile(),但其中一些,如cumsum()和cumprod(),生成相同大小的对象。一般来说,这些方法接受一个axis参数,就像*ndarray.{sum, std, …}*一样,但是轴可以通过名称或整数指定: Series:不需要轴参数 DataFrame:“索引”(axis=0,默认),“列”(axis...
In [83]: ts_stand = (df - df.mean()) / df.std()In [84]: ts_stand.std()Out[84]:one 1.0two 1.0three 1.0dtype: float64In [85]: xs_stand = df.sub(df.mean(1), axis=0).div(df.std(1), axis=0)In [86]: xs_stand.std(1)Out[86]:a 1.0b 1.0c 1.0d 1.0dtype: float...
基本摘要统计信息可以通过min,max,mean,median,std和sum方法得出: >>> actor_1_fb_likes.min(), actor_1_fb_likes.max(), \actor_1_fb_likes.mean(), actor_1_fb_likes.median(), \actor_1_fb_likes.std(), actor_1_fb_likes.sum()(0.0, 640000.0, 6494.488490527602, 982.0, 15106.98, 31881444.0...
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Series.all 和 Series.any 现在支持 level 和 skipna 参数。Series.all、Series.any、Index.all 和 Index.any 不再支持 out 和 keepdims 参数,这些参数是为了与 ndarray 兼容而存在的。各种索引类型不再支持 all 和 any 聚合函数,并且现在会引发 TypeError。 (GH 8302). 允许对具有分类 dtype 和对象 dtype 的...
# 按性别分组,并计算每组的平均年龄 df_grouped = df.groupby('gender')['age'].mean() 数据透视表 Pandas的pivot_table()函数可以帮助我们创建数据透视表,对数据进行更深入的探索和分析。 python 复制代码 # 创建一个数据透视表,行标签为性别,列标签为婚姻状况,值为年龄的平均值 pivot_table = df.pivot_ta...