pandas 常见的统计方法
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| count | 非 NA 值的数量 |
| describe | 针对 Series 或 DF 的列计算汇总统计 |
| min , max | 最小值和最大值 |
| argmin , argmax | 最小值和最大值的索引位置（整数） |
| idxmin , idxmax | 最小值和最大值的索引值 |
| quantile | 样本分位数（0 到 1） |
| sum | 求和 |
| mean | 均值 |
| median | 中位数 |
| mad | 根据均值计算平均绝对离差 |
| var | 方差 |
| std | 标准差 |
| skew | 样本值的偏度（三阶矩） |
| kurt | 样本值的峰度（四阶矩） |
| cumsum | 样本值的累计和 |
| cummin , cummax | 样本值的累计最大值和累计最小值 |
| cumprod | 样本值的累计积 |
| diff | 计算一阶差分（对时间序列很有用） |
| pct_change | 计算百分数变化 |
| prod | 不同维度上的乘积 |
后记：
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这里有个人总结的文章，本人是大数据专业学生，
同时也是为了鼓励自己，坚持写笔记，希望可以共同进步。
