（1）基本统计
基本统计分析：又叫描述性统计分析，一般统计某个变量的最小值、第一四分位值、中值、第三四分位值、以及最大值。
常用的统计指标：计数、求和、平均值、方差、标准差；
描述性统计分析函数：describe();
常用的统计函数：
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（2）分组分析
分组分析：是指根据分组字段，将分析对象划分成不同的部分，以进行对比分析各组之间的差异的一种分析方法；
常用的统计指标：计数、求和、平均值；
分组统计函数：
groupby(by=[分组列1，分组列2，...])
[统计列1，统计列2，...]
.agg({统计列别名1：统计函数1，统计列别名2：统计函数2，...})
参数说明：
by:用于分组的列；
中括号：用于统计的列；
agg:统计别名显示统计值的名称，统计函数用于统计数据；
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（3）分布分析
分布分析：是指根据分析目的，将数据（定量数据）进行等距或者不等距的分组，进行研究各组分布规律的一种分析方法。
（4）交叉分析
通常用于分析两个或两个以上，分组变量之间的关系，以交叉表形式进行变量间关系的对比分析；
定量、定量分组交叉；
定量、定性分组交叉；
定性、定性分组交叉。
交叉统计函数：
pivot_table(values,index,column,aggfunc,fill_value)
参数说明：
values：数据透视表中的值；
index：数据透视表中的行；
columns：数据透视表中的列；
aggfunc：统计函数；
fill_value：NA值的统一替换。
返回值说明：
数据透视表的结果。
（5）结果分析
结果分析：是在分组的基础上，计算各组成部分所占的比重，进而分析总体的内部特征的一种分析方法；
axis参数说明：
0 按列运算；
1 按行运算。
数据框的外运算函数：
add 加
sub 减
multiply 乘
div 除
数据框的内运算函数：
sum 求和
mean 均值
var 方差
sd 标准差
（6）相关分析
相关分析（correlation analysis）：是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
相关系数：可以用来描述定量变量之间的关系。
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相关分析函数：
DataFrame.corr();
Series.corr(other);
函数说明：
如果由数据框调用corr方法，那么将会计算每个列两两之间的相似度；
如果由序列调用corr方法，那么只是计算该序列与传入的序列之间的相关度。
返回值：
DataFrame调用：返回DataFrame；
Series调用：返回一个数值型，大小为相关度。