pd.DataFrame如何統(tǒng)計各列數(shù)值是多少-創(chuàng)新互聯(lián)

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如下所示：

.count()   #非空元素計算
.min() a   #最小值
.max()   #大值
.idxmin()   #最小值的位置，類似于R中的which.min函數(shù)
.idxmax()   #大值的位置，類似于R中的which.max函數(shù)
.quantile(0.75) #75%分位數(shù)
.sum()   #求和
.mean()   #均值
.median()   #中位數(shù)
.mode()   #眾數(shù)
.var()   #方差
.std()   #標(biāo)準(zhǔn)差
.mad()   #平均絕對偏差
.skew()   #偏度
.kurt()   #峰度
.describe()  #一次性輸出多個描述性統(tǒng)計指標(biāo)

如果你想統(tǒng)計各個列大于0的元素個數(shù)：

data[data>0].count()

會出現(xiàn)各個屬性（列）大于零的個數(shù)

data[data['A']>0].count()

列A大于0的個數(shù)

這里說明，data的數(shù)據(jù)格式必須是DataFrame

pd.Series().value_counts()，會統(tǒng)計各個類的統(tǒng)計值。

我們在用這些函數(shù)時，會迷茫，不知道什么時候value_counts()，什么時候count()

這和前面的數(shù)據(jù)形式是有關(guān)的，只要前面是Series數(shù)據(jù)，要用value_counts()，前面數(shù)據(jù)形式是DataFrame要用count()

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