python数据结构：pandas(3)

 一、pandas数据操作：

　　1.处理缺失数据

　　　　(1)判断是否存在缺失值

　　　　　　ser_obj.isnull()，df_obj.isnull()

　　　　(2)dropna:丢弃缺失数据

　　　　(3)fillna：填充缺失值

　　2.常用的统计计算

import numpy as np
import pandas as pd
df1 =pd.DataFrame(np.random.randn(5,4),columns=['a','b','c','d'])
print(df1)

　　　　(1)sum,mean,max,min.......

　　　　(2)axis=0按照列统计，axis=0按照行进行统计

#求和,求出各列的最大值，默认是axis=的方向
print('df1.sum=\n',df1.sum())
#打印出df1的最大值，求出df1各列的最大值
print('df1.max()=\n',df1.max())

求出水平方向各列的最大值
print('水平方向的最大值=\n',df1.max(axis=1))

#求出水平方向各行的和
print('水平方向各行的和',df1.sum(axis=1))
print('各个值的描述为：\n',df1.describe())

　　　　(3)skipna排除缺失值，默认为True

　　　　(4)idmax,idmin,cumsum

　　　　(5)describe()描述多个数据

二、pandas层级索引