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大数据导论Pandas库的数据排序和统计函数06数据排序基本统计方法Pandas库的数据排序Pandas提供了两种排序方法:索引排序sort_index()值排序sort_values()Pandas数据排序——索引排序sort_index()方法(1).sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序,默认升序.sort_index(axis=0,
ascending=True)Pandas数据排序——索引排序sort_index()方法(2)Pandas数据排序——值排序sort_values()方法(1).sort_values()方法在指定轴上根据数值进行排序,默认升序Series.sort_values(axis=0,
ascending=True)DataFrame.sort_values(by,
axis=0,
ascending=True)by
:axis轴上的某个索引或索引列表Pandas数据排序——值排序sort_values()方法(2).sort_values(by,
axis=0,
ascending=True)Pandas数据排序——值排序sort_values()方法(3)NaN统一放到排序末尾Pandas数据的基本统计方法适用于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Pandas数据的基本统计方法(2)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(自动索引)Pandas数据的基本统计方法(3)适用于Series和DataFrame类型方法说明.describe()针对0轴(各列)的统计汇总Pandas数据的基本统计方法——举例(1).describe()产生的是一个Series对象,所以我们可以使用Series方法进行访问数据Pandas数据的基本统计方法——举例(2).describ
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