这篇文章主要介绍了pd.DataFrame如何统计各列数值是多少，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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如下所示：
.count() #非空元素计算
.min() a #最小值
.max() #大值
.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数
.idxmax() #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()
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