Pandas 中有哪些描述统计函数

Pandas是一个Python库，用于数据分析和描述统计。它提供了一系列方便的函数，可以帮助我们快速获得数据集中的描述性统计信息。 Pandas中有一系列描述统计函数，可以快速获得数据集中的描述性统计信息。其中包括：

• count：计算数据集中非空值的数量。
• sum：计算数据集中所有值的总和。
• mean：计算数据集中所有值的平均值。
• median：计算数据集中所有值的中位数。
• min：计算数据集中所有值的最小值。
• max：计算数据集中所有值的最大值。
• std：计算数据集中所有值的标准差。
• var：计算数据集中所有值的方差。
• skew：计算数据集中所有值的偏度。
• kurt：计算数据集中所有值的峰度。
• cov：计算数据集中两个变量之间的协方差。
• corr：计算数据集中两个变量之间的相关系数。

Pandas还提供了一系列更高级的统计函数，可以用于更复杂的数据分析，例如：

• describe：计算数据集中所有值的统计信息，包括计数、均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。
• quantile：计算数据集中所有值的分位数。
• mode：计算数据集中所有值的众数。
• mad：计算数据集中所有值的平均绝对偏差。
• sem：计算数据集中所有值的标准误差。
• skew：计算数据集中所有值的偏斜程度。
• kurt：计算数据集中所有值的峰度。
• cov：计算数据集中两个变量之间的协方差。
• corr：计算数据集中两个变量之间的相关系数。
• autocorr：计算数据集中变量的自相关系数。

Pandas提供了一系列非常方便的描述统计函数，可以帮助我们快速获得数据集中的描述性统计信息，从而更好地理解数据集。