sum(axis=1,skipna=False)) 结果: 2、pandas.dataframe.mean 返回指定轴上值的平均数. DataFrame.mean(axis=None,skipna=None,level=None,numeric_only=None, **kwargs) 参数: axis : {index (0), columns (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 ...
DataFrame.sum([axis, skipna, level, ...]):沿着指定轴,计算样本的和 DataFrame.cumsum([axis, skipna]):计算沿着axis轴的累积和。 DataFrame.cumprod([axis, skipna]):计算沿着axis轴的累积乘积。 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_...
numeric_only:是否只包含数值类型。 min_count:要求的最小观察数。 使用实例:# 计算每列的总和sum_values = df.sum()print(sum_values) 输出结果:A 15B 35dtype: int64 4. median方法 用处:计算沿指定轴的中位数。 语法规范:DataFrame.median(axis=0, skipna=True, level=None, numeric_only=None) axis...
sum() 函数在 pandas 中用于对 DataFrame 或 Series 进行求和操作。它可以对每列或每行的数值进行求和,返回一个包含求和结果的 Series。这个函数广泛用于数据分析和处理任务中。 语法 DataFrame.sum(axis=None, skipna=True, level=None, numeric_only=None, min_count=0) Series.sum(axis=None, skipna=True,...
std([axis, skipna, level, ddof, numeric_only]) 返回要求轴上的样品标准偏差。sub(other[, axis, level, fill_value]) 获取数据帧的减法和其他逐元素的方法(二进制运算符sub)。subtract(other[, axis, level, fill_value]) 获取数据帧的减法和其他逐元素的方法(二进制运算符sub)。sum([axis, skipna,...
用法:DataFrame.sum(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, min_count=0, **kwargs) 参数: axis:{索引(0),列(1)} 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,并折叠为Series numeric_only:仅包括float,int,boolean列。如果为None,将尝试使用...
4）eg：df['总成绩']=df.sum(axis=1)二、mean函数 new=df.mean()df=df.append(new,ignore_index=True)当new为Series对象且无name时，ignore_index=True为必须 eg：df=df.append(new,ignore_index=True)三、max、min函数 四、求中位数，median函数 DataFrame.median(axis=,skipna=,numeric_only)参数说明...
# Check duplicate rowsdf.duplicated()# Check the number of duplicate rowsdf.duplicated().sum()drop_duplates()可以使用这个方法删除重复的行。# Drop duplicate rows (but only keep the first row)df = df.drop_duplicates(keep='first') #keep='first' / keep='last' / keep=False# Note: in...
(df,k_mean,left_on='key1',right_index=True).add_prefix('mean_')) # .add_prefix('mean_'):添加前缀 # data1、data2每个位置元素取对应分组列的均值 # 字符串不能进行计算 print(df.groupby('key2').mean(numeric_only=True)) # 按照key2分组求均值 #print(df.groupby('key2').transform(np...
DataFrame.quantile([q, axis, numeric_only, …])返回分位数 DataFrame.rank([axis, method, numeric_only, …])返回数字的排序 DataFrame.round([decimals])Round a DataFrame to a variable number of decimal places. DataFrame.sem([axis, skipna, level, ddof, …])返回无偏标准误 ...