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pd.DataFrame统计各列数值多少的实例
脚本专栏 2024/12/22 佚名
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如下所示：

.count()   #非空元素计算
.min() a   #最小值
.max()   #最大值
.idxmin()   #最小值的位置，类似于R中的which.min函数
.idxmax()   #最大值的位置，类似于R中的which.max函数
.quantile(0.75) #75%分位数
.sum()   #求和
.mean()   #均值
.median()   #中位数
.mode()   #众数
.var()   #方差
.std()   #标准差
.mad()   #平均绝对偏差
.skew()   #偏度
.kurt()   #峰度
.describe()  #一次性输出多个描述性统计指标

如果你想统计各个列大于0的元素个数：

data[data>0].count()

会出现各个属性（列）大于零的个数

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

列A大于0的个数

这里说明，data的数据格式必须是DataFrame

pd.Series().value_counts()，会统计各个类的统计值。

我们在用这些函数时，会迷茫，不知道什么时候value_counts()，什么时候count()

这和前面的数据形式是有关的，只要前面是Series数据，要用value_counts()，前面数据形式是DataFrame要用count()

以上这篇pd.DataFrame统计各列数值多少的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
pd.DataFrame,数值
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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