按DataFrame.select_dtypes选择数值列：
numeric_only=None, **kwargs) axis:要应用的函数的轴。 skipna:计算结果时排除NA /null值。 level:如果轴是MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,并折叠成标量。 numeric_only:仅包括float,int,boolean列。 **kwargs:要传递给函数的其他关键字参数 如果给定的数据中存在缺失值,...
groupby.mean()有一个numeric_only=参数，它的默认值在过去是True，但从pandas 2.0开始，它的默认值...
kurtosis([axis, skipna, level, numeric_only]) 在请求的轴上返回无偏峰度。last(offset) 根据日期偏移量选择时间序列数据的最后时段。last_valid_index() 返回上一个非NA /空值的索引。le(other[, axis, level]) 小于或等于dataframe和其他逐元素(二进制运算符)。lookup(row_labels, col_labels) DataFrame...
DataFrame.quantile([q, axis, numeric_only, ...]):计算指定轴上样本的百分位数。q为一个浮点数或者一个array-like。每个元素都是0~1之间。如 0.5代表 50%分位 DataFrame.rank([axis, method, numeric_only, ...]):计算指定轴上的排名。 DataFrame.pct_change([periods, fill_method, ...]):计算百分比...
numeric_only:是否只包含数值类型。 使用实例:# 计算每列的峰度kurt_values = df.kurt()print(kurt_values) 输出结果:A -1.2B -1.2dtype: float64 索引和选择数据 1. loc方法 用处:通过标签选择行和列。 语法规范:DataFrame.loc[row_indexer, column_indexer] row_indexer:行标签或布尔数组。 column_indexer...
numeric_only=None, **kwargs) 1. 2. 3. 4. 5. axis:要应用的函数的轴。 skipna:计算结果时排除NA /null值。 level:如果轴是MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,并折叠成标量。 numeric_only:仅包括float,int,boolean列。 **kwargs:要传递给函数的其他关键字参数 ...
numeric_only:仅包括float,int,boolean列。如果为None,将尝试使用所有内容,然后仅使用数字数据。未针对系列实施。 **kwargs:要传递给函数的其他关键字参数。 返回:ptp:标量或系列(如果指定级别) 范例1:采用Series.ptp()函数返回给定Series对象中基础数据的最大值和最小值之间的差。
method:str="average",#排名计算方法设置numeric_only: bool_t |None| lib.NoDefault = lib.no_default,#只用数字类型na_option:str="keep",#缺失值的处置ascending: bool_t =True,#升序或降序的设置,默认是升序pct: bool_t =False,#结果是否以百分比的形式呈现,日常应用如排名前百分之几a = {"a":[80...
(1)} skipna :布尔值,默认为True.表示跳过NaN值.如果整行/列都是NaN,那么结果也就是NaN level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex (hierarchical), count along a particular level, collapsing into a Series numeric_only : boolean, default None Include only float, int...