如下所示：

.count()   #非空元素計算.min() a   #最小值.max()   #最大值.idxmin()   #最小值的位置，類似于R中的which.min函數.idxmax()   #最大值的位置，類似于R中的which.max函數.quantile(0.75) #75%分位數.sum()   #求和.mean()   #均值.median()   #中位數.mode()   #眾數.var()   #方差.std()   #標準差.mad()   #平均絕對偏差.skew()   #偏度.kurt()   #峰度.describe()  #一次性輸出多個描述性統計指標

如果你想統計各個列大于0的元素個數：

data[data>0].count()

會出現各個屬性（列）大于零的個數

data[data['A']>0].count()

列A大于0的個數

這里說明，data的數據格式必須是DataFrame

pd.Series().value_counts()，會統計各個類的統計值。

我們在用這些函數時，會迷茫，不知道什么時候value_counts()，什么時候count()

這和前面的數據形式是有關的，只要前面是Series數據，要用value_counts()，前面數據形式是DataFrame要用count()

以上這篇pd.DataFrame統計各列數值多少的實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持武林網之家。