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,...
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...
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 如果给定的数据中存在缺失值,可以使用参...
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...
(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...
默认情况下,numeric_only=None。 返回值 如果指定了level参数,则将返回DataFrame。否则,将返回Series。 例子 考虑以下 DataFrame : df = pd.DataFrame({"A":[2,3],"B":[4,5]}) df A B024135 列最大值 要计算每列的最大值: df.max()# or axis=0A3B5dtype: int64 ...
numeric_only: 布尔值或 None。若为 True,则只包括数字列。如果为 None,则尝试包括所有列。 min_count: 整数,表示需要参与求和操作的最少非 NaN 元素个数。如果少于该数目,则返回 NaN。 案例:对于price 大于 2500 的数据进行求和: import pandas as pd # 示例数据 data = { 'age': [25, 30, 20, 35...
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...
DataFrame.count([axis, level, numeric_only])返回非空元素的个数 DataFrame.cov([min_periods])计算协方差 DataFrame.cummax([axis, skipna])Return cumulative max over requested axis. DataFrame.cummin([axis, skipna])Return cumulative minimum over requested axis. ...