pandas：pandas的统计分析

　　先导入模块，并加载数据

import pandas as pd
detail = pd.read_excel("./meal_order_detail.xlsx")

　　detail的列索引有：

 pandas的统计分析：

（1）最大值、最小值

print("获取最大值：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].max())
print("获取最小值：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].min())

（2）平均值、中位数

print("获取均值：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].mean())
print("获取中位数：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].median())

（3）标准差、方差

print("获取标准差：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].std())
print("获取方差：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].var())

（4）非空数据的数量

print("获取非空数据的数量：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].count())

（5）最大值最小值所在位置

print("获取最大值的位置：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].idxmax())
print("获取最小值的位置：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].idxmin())

（6）众数

# 返回一个众数的dataframe
res = detail.loc[:, ["amounts", "counts"]].mode()
print("获取众数\n", res["counts"])
print("获取众数\n", type(res))
# 返回一个 众数的 series
print("获取众数\n", detail.loc[:, "amounts"].mode())

（7）分位数

# 默认获取 50% 的分位数---即 中位数
print("获取分位数：\n", detail.loc[:, ["amounts", "counts"]].quantile())
# 获取四分位数 --通过给q 传参来获取四分位数
print("获取分位数：\n", detail.loc[:, ["amounts", "counts"]].quantile(q=np.arange(0, 1 + 0.25, 0.25)))