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pd.DataFrame统计各列数值多少的实例
脚本专栏 2024/11/5 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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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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