Dataframe汇总计算的主要方法有：
Pandas 统计的一些常用方法：
- frame.idxmax(): 列的最大值 输出每列最大值的索引
np.random.seed(38754)
data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3)
frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z'])
result=frame.idxmax()
print(result)
#输出：
x b
y a
z e
- frame.cumsum() :返回行或列的累加值的series，默认列累加
语法：DataFrame.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None, skipna=True, **kwargs)
axis=0: 行 axis=1:列（默认）
skipna：是否跳过空值，默认为True
np.random.seed(38754)
data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3)
frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z'])
result=frame.cumsum(axis=1)
print(frame)
print(result)
#输出：
x y z
a 5 14 7
b 12 12 6
c 3 7 8
d 11 10 0
e 1 10 10
x y z
a 5 19 26
b 12 24 30
c 3 10 18
d 11 21 21
e 1 11 21
- frame.describe():描述列的一些值：
np.random.seed(38754)
data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3)
frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z'])
print(frame.describe())
#输出：
x y z
count 5.000000 5.000000 5.000000 #每列非NAN数的个数
mean 6.400000 10.600000 6.200000 #每列平均值
std 4.878524 2.607681 3.768289 #标准差
min 1.000000 7.000000 0.000000
25% 3.000000 10.000000 6.000000 # 第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。
50% 5.000000 10.000000 7.000000 #中位数
75% 11.000000 12.000000 8.000000
max 12.000000 14.000000 10.000000
- 缺失数据处理：dataframe.dropna() ，默认删除所有存在na的行
语法：DataFrame.dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)
axis=0，默认对行作用，axis=1即对列作用
how=any/all:
any : 如果存在任何NA值，则删除该行
all : 如果该行所有的值都为NA，则删除该行
#代码含义：对列作用，当整列都为NA值时才放弃列
np.random.seed(38754)
data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3)
frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z'])
#设置na值
frame.loc['a','x']=np.nan
frame.loc['b','y']=np.nan
frame.loc[0,0]=np.nan
print(frame)
print(frame.dropna(axis=1,how='all'))
#输出：
x y z 0
a NaN 14.0 7.0 NaN
b 12.0 NaN 6.0 NaN
c 3.0 7.0 8.0 NaN
d 11.0 10.0 0.0 NaN
e 1.0 10.0 10.0 NaN
0 NaN NaN NaN NaN
x y z
a NaN 14.0 7.0
b 12.0 NaN 6.0
c 3.0 7.0 8.0
d 11.0 10.0 0.0
e 1.0 10.0 10.0
0 NaN NaN NaN
- 填充缺失值:frame.fillna()
语法：DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
value： 变量, 字典, Series, or DataFrame
#字典填充：{‘a’:1,‘b’:2} a列填充1，b列填充2，字典填充只能按列填充
method=‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None (见实例)
limit: int 针对连续缺失值，指定填充数量
#实例
np.random.seed(38754)
data=np.random.randint(0,15,15).reshape(5,3)
frame=DataFrame(data,index=['a','b','c','d','e'],columns=['x','y','z'])
frame.loc['a','x']=np.nan
frame.loc['b','y']=np.nan
frame.loc[0,0]=np.nan
print(frame)
print(frame.fillna('new',))
print(frame.fillna('new',axis=0))
print('向前或向后填充',frame.fillna(method='ffill'))
print('对连续na值限制填充次数',frame.fillna('new',limit=3))
print('字典填充',frame.fillna(value={'x':11,'y':22,'z':33}))
#输出
#原始frame
x y z 0
a NaN 14.0 7.0 NaN
b 12.0 NaN 6.0 NaN
c 3.0 7.0 8.0 NaN
d 11.0 10.0 0.0 NaN
e 1.0 10.0 10.0 NaN
0 NaN NaN NaN NaN
#用new填充na
x y z 0
a new 14 7 new
b 12 new 6 new
c 3 7 8 new
d 11 10 0 new
e 1 10 10 new
0 new new new new
向前或向后填充 #用前一行（axis=0）/前一列(axis=1)的数值填充na，如果前一行或前一列也是na，则不填充
x y z 0
a NaN 14.0 7.0 NaN
b 12.0 14.0 6.0 NaN
c 3.0 7.0 8.0 NaN
d 11.0 10.0 0.0 NaN
e 1.0 10.0 10.0 NaN
0 1.0 10.0 10.0 NaN
对连续na值限制填充次数
x y z 0
a new 14 7 new
b 12 new 6 new
c 3 7 8 new
d 11 10 0 NaN
e 1 10 10 NaN
0 new new new NaN
字典填充 #只能填充列
x y z 0
a 11.0 14.0 7.0 NaN
b 12.0 22.0 6.0 NaN
c 3.0 7.0 8.0 NaN
d 11.0 10.0 0.0 NaN
e 1.0 10.0 10.0 NaN
0 11.0 22.0 33.0 NaN
- dataframe.head(n) :查看前n行数据（默认是前5行）
- dataframe.tail(n) :查看后n行数据（默认是前5行）