pd.DataFrame統(tǒng)計(jì)各列數(shù)值多少的實(shí)例
如下所示：
.count() #非空元素計(jì)算 .min() a #最小值 .max() #最大值 .idxmin() #最小值的位置，類似于R中的which.min函數(shù) .idxmax() #最大值的位置，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(duì)偏差 .skew() #偏度 .kurt() #峰度 .describe() #一次性輸出多個(gè)描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)
如果你想統(tǒng)計(jì)各個(gè)列大于0的元素個(gè)數(shù)：
data[data>0].count()
會(huì)出現(xiàn)各個(gè)屬性（列）大于零的個(gè)數(shù)
data[data['A']>0].count()
列A大于0的個(gè)數(shù)
這里說(shuō)明，data的數(shù)據(jù)格式必須是DataFrame
pd.Series().value_counts()，會(huì)統(tǒng)計(jì)各個(gè)類的統(tǒng)計(jì)值。
我們?cè)谟眠@些函數(shù)時(shí)，會(huì)迷茫，不知道什么時(shí)候value_counts()，什么時(shí)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()
以上這篇pd.DataFrame統(tǒng)計(jì)各列數(shù)值多少的實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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