kurtosis(axis=index(0)orcolumns(1), skipna=True, level=None, 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。 *...
DataFrame.count([axis, level, numeric_only]):计算沿着axis轴,level级索引的非NaN值的数量。如果numeric_only为True,则只考虑数值和布尔类型。 对于Series,只有level一个参数。 DataFrame.round([decimals]):对元素指定小数点位数。decimals可以为一个整数(所有的元素都按照该小数点位数)、一个字典(根据列label指...
通过设置numeric_only=False,将再次考虑混合类型的行/列,但当无法计算最大值时会抛出错误: df.max(numeric_only=False) TypeError:'<='notsupported between instances of'str'and'bool' 在这里,我们最终得到一个错误,因为C列包含混合类型,其中<操作未定义。 True 通过设置numeric_only=True,仅考虑数字行/列: d...
rank(axis=0,method:str='average',numeric_only:Union[bool,NoneType]=None,na_option:str='keep',ascending:bool=True,pct:bool=False) 参数作用: axis:行或者列 method:返回名次的方式,可选{‘average’, ‘min’, ‘max’, ‘first’, ‘dense’} method=average 默认设置: 相同的值占据前两名,分不...
像axis,method,numeric_only, ascending这四个参数,初次接触,看起来就很直观,也很好理解,这里就不再单独讲了。 重点讲讲pct和na_option这两个参数。 ①pct参数 首先是pct,pct是 "percent" 的缩写,即 "百分比"。在Pandas的rank()函数中,默认情况下,pct参数是False,返回的是绝对排名。当pct参数设置为True时,ran...
prod(axis=None, skipna=True, level=None, numeric_only=None, min_count=0, **kwargs) 参数|值|描述 |--|--|--| axis|{索引(0),列(1)}|要应用的函数的轴。 skipna|布尔值,默认为True|计算结果时排除NA/NULL值。 level|Int或Level名称,默认为无|如果轴是多索引(分层),则沿特定级别计数,折叠...
不负责任的翻译:设置参数numeric_only=True,即仅统计数字的众数 >>> df.mode(numeric_only=True) legs wings02.00.01NaN2.0To compute the mode over columns and not rows, use the axis parameter: 不负责任的翻译:通过设置axis轴参数,可以选择统计行或列 ...
尽管在此示例中这不是问题,但是诸如mean()之类的方法可能会返回意外的值,因为默认情况下它们不仅尝试处理数字列,而且还尝试处理其他类型的列。 如果参数numeric_only = True,则目标仅限于数字列。同样在这种情况下,布尔类型列也被处理为True = 1,False = 0。
dataframe.sem(axis, skipna, level, ddof, numeric_only) ParametersThe parameters are keyword arguments.ParameterValueDescription axis 01'index''columns' Optional, Which axis to check, default 0. skip_na TrueFalse Optional, default True. Set to False if the result should NOT skip NULL values ...
dropna=：是否删除缺失值，默认为True 六、求方差，var函数 DataFrame.var(axis=,ddof=,numeric_only=True)参数说明：1）axis=：1代表行，0代表列 2）ddof：整型，默认为1，自由度，计算使用的除数是N-自由的，N为样本数 七、求标准差，std函数 同var函数 八、求分位数，quantile函数 DataFrame.quantile(q=0...