Python数据分析与展示：pandas库统计分析函数-13

基本的统计分析函数

适用于Series和DataFrame类型

方法说明.sum()计算数据的总和，按0轴计算，下同.count()非NaN值的数量.mean() .median()计算数据的算术平均值、算术中位数.var() .std()计算数据的方差、标准差.min().max()计算数据的最小值、最大值.describe()针对0轴（各列）的统计汇总

适用于Series类型

方法说明.argmin() .argmax()计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引）.idxmin() .idxmax()计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引） 数据的累计统计分析

适用于Series和DataFrame类型，累计计算

方法说明.cumsum()依次给出前1、2、…、n个数的和.cumprod()依次给出前1、2、…、n个数的积.cummax()依次给出前1、2、…、n个数的最大值.cummin()依次给出前1、2、…、n个数的最小值

适用于Series和DataFrame类型，滚动计算（窗口计算）

方法说明.rolling(w).sum()依次计算相邻w个元素的和.rolling(w).mean()依次计算相邻w个元素的算术平均值.rolling(w).var()依次计算相邻w个元素的方差.rolling(w).std()依次计算相邻w个元素的标准差.rolling(w).min() .max()依次计算相邻w个元素的最小值和最大值 数据的相关性分析

两个事物，表示为X和Y，如何判断它们之间的存在相关性？

相关性

•X增大，Y增大，两个变量正相关 •X增大，Y减小，两个变量负相关 •X增大，Y无视，两个变量不相关

协方差

•协方差>0, X和Y正相关 •协方差