pandas 对象拥有一组常用的数学和统计方法。 他们大部分都属于简约和汇总统计， 用于从Series中提取单个值（如sum或mean）

或从DataFrame的行或列中提取一个Series。跟对应的Numpy数组方法对比， 他们都是基于没有缺失数据的假设而构建的。

看例子：

 

sum方法

调用DataFrame的sum方法将会返回一个含有列小计的Series：

 

 行求和

传入axis=1 将会按行进行求和运算：

 

自动排除NA值

 除非整个切片（这里指的是行或列）都是NA。通过skipna选项可以禁用该功能：

 

 

 

 

 

间接统计（比如累加， 最大id等）

 

 

 一次性产生多个汇总统计：describe

 

 

方法

 

 

 

d1.count() #非空元素计算d1.min() #最小值d1.max() #最大值d1.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数d1.idxmax() #最大值的位置，类似于R中的which.max函数d1.quantile(0.1) #10%分位数d1.sum() #求和d1.mean() #均值d1.median() #中位数d1.mode() #众数d1.var() #方差d1.std() #标准差d1.mad() #平均绝对偏差d1.skew() #偏度d1.kurt() #峰度d1.describe() #一次性输出多个描述性统计指标