mean([axis, skipna, numeric_only]) 返回请求轴上的平均值。 median([axis, skipna, numeric_only]) 返回请求轴上的中位数。 melt([id_vars, value_vars, var_name, ...]) 将DataFrame从宽格式转换为长格式,可选择保留标识符。 memory_usage([index, deep]) 返回每列的内存使用量(以字节为单位)。
mean([axis, skipna, numeric_only]) 返回请求轴上的平均值。 median([axis, skipna, numeric_only]) 返回请求轴上的中位数。 melt([id_vars, value_vars, var_name, ...]) 将DataFrame从宽格式转换为长格式,可选择保留标识符。 memory_usage([index, deep]) 返回每列的内存使用量(以字节为单位)。
y2 = y.rolling(7).mean() # 绘制趋势线 ax.plot(x, y2, ls='--', color=color2, label='7 天移动平均') fig # 绘制平均值线 ax.hlines(y.mean(), x[0], x[-1:], linestyles='-.', colors=color3) # 标注平均值 ax.text(x[-1:]+timedelta(days=-7.5), y.mean()-2, '平均...
DataFrame.mad([axis, skipna, level])返回偏差 DataFrame.max([axis, skipna, level, …])返回最大值 DataFrame.mean([axis, skipna, level, …])返回均值 DataFrame.median([axis, skipna, level, …])返回中位数 DataFrame.min([axis, skipna, level, …])返回最小值 DataFrame.mode([axis, numeri...
season_mean=data.groupby('time.season').mean('time', skipna=True)year_mean=data.groupby('time.year').mean('time', skipna=True)month_mean=data.groupby('time.montn').mean('time', skipna=True) 对于按月分组元素的迭代 经过上面的分割操作后,原数据已经拆分成12个组(groups),放置在变量month_...
在Python中通过调用DataFrame对象的mean()函数实现行/列数据均值计算,语法如下: mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 相关参数定义与sum()函数相同。 【例】对于例48给定的DataFrame数据,统计数据的算数平均值并输出结果。 关键技术: mean()函数能够对对数据的元素求算术平均...
DataFrame.kurt([axis, skipna, level, …]) #返回无偏峰度Fisher’s (kurtosis of normal == 0.0). DataFrame.mad([axis, skipna, level]) #返回偏差 DataFrame.max([axis, skipna, level, …]) #返回最大值 DataFrame.mean([axis, skipna, level, …]) #返回均值 ...
DataFrame.rolling(window[, min_periods, …]) 滚动窗口 DataFrame.expanding([min_periods, freq, …]) 拓展窗口 DataFrame.ewm([com, span, halflife, alpha, …]) 指数权重窗口 描述统计学 方法 描述 DataFrame.abs() 返回绝对值 DataFrame.all([axis, bool_only, skipna, level]) ...
处理缺失值是文件读取过程中重要且经常微妙的部分。缺失数据通常要么不存在(空字符串),要么由某个标记(占位符)值标记。默认情况下,pandas 使用一组常见的标记,例如NA和NULL: In [26]: !cat examples/ex5.csv something,a,b,c,d,message one,1,2,3,4,NA ...
mean last cummin notna agg convert_dtypes round transform asof isin asfreq slice_shift xs mad infer_objects rpow drop_duplicates mul cummax corr droplevel dtypes subtract rdiv filter multiply to_dict le dot aggregate pop rolling where interpolate head tail size iteritems rmul take iat to_hdf to...