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仅对非零值运行df.describe()

在云计算领域，df.describe()是一个用于统计描述数据框（DataFrame）的方法。它会计算数据框中数值列的统计指标，包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。

该方法的返回结果是一个新的数据框，其中包含了每个数值列的统计指标。这些统计指标可以帮助我们了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度。

在使用df.describe()方法时，需要注意以下几点：

该方法只会对数值列进行统计描述，对于非数值列会被忽略。
如果数据框中存在缺失值，统计结果会自动忽略缺失值并计算有效值的统计指标。
统计指标中的计数（count）表示非缺失值的数量，可以用来判断数据的完整性。

应用场景：

数据探索和数据预处理：通过查看统计指标，可以初步了解数据的分布情况，帮助我们进行数据探索和预处理，如发现异常值、缺失值等。
数据可视化：统计指标可以作为数据可视化的基础，帮助我们选择合适的图表类型和展示方式。
数据分析和建模：统计指标可以为数据分析和建模提供基本的统计特征，如均值、标准差等。

腾讯云相关产品：

腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品和服务，以下是一些推荐的产品：

云数据库 TencentDB：提供高性能、可扩展的云数据库服务，支持多种数据库引擎，适用于各种规模的应用场景。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tencentdb
腾讯云数据仓库 TDSQL：基于分布式架构的云原生数据仓库，具备高性能、高可用和弹性扩展的特点，适用于大规模数据存储和分析。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云数据湖分析 DLA：基于数据湖架构的大数据分析服务，提供了强大的数据查询和分析能力，支持多种数据源和数据格式。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/dla

以上是对于非零值运行df.describe()的完善且全面的答案，希望能满足您的需求。

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Day04| 第四期-谷歌应用商店的App分析

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Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息....sqlContext.range(0, 10).withColumn('uniform', rand(seed=10)).withColumn('normal', randn(seed=27)) In [4]: df.describe...------------------+--------------------+ 如果你有一个包含大量列的DataFrame, 那么你也可以在列的一个子集上应用describe函数: In [4]: df.describe...0.009908130446217347 In [4]: df.stat.cov('id', 'id') Out[4]: 9.166666666666666 从上面可以看出, 两个随机生成的列的协方差接近于零,...Alice| 7| 7| 6| 7| 7| +---------+----+-----+------+------+-------+ 需要牢记的一点是, 我们运行交叉表的列的基数不能太大

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Pandas速查手册中文版

查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 http:// df.info() ：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe...并返回一个Boolean数组 pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna()：删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1...)：删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值 s.astype(float...[df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部 df1.join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join 数据统计 df.describe...()：查看数据值列的汇总统计 df.mean()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值

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4. Pandas系列 - 基本功能和统计操作

30 Gasper 4.80 10 51 Betina 4.10 11 46 Andres 3.65 三、基本统计性聚合函数编号函数描述 1 count() 非空观测数量...2 sum() 所有值之和 3 mean() 所有值的平均值 4 median() 所有值的中位数 5 mode() 值的模值 6 std() 值的标准偏差 7 min() 所有值中的最小值 8 max...() 所有值中的最大值 9 abs() 绝对值 10 prod() 数组元素的乘积 11 cumsum() 累计总和 12 cumprod() 累计乘积注 - 由于DataFrame是异构数据结构。...4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])} # Create a DataFrame df = pd.DataFrame(d) print df.describe...40 David 2.98 9 30 Gasper 4.80 10 51 Betina 4.10 11 46 Andres 3.65 >>> print df.describe

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SQL聚合函数 AVG

AVG(DISTINCT col1)仅对不同(唯一)的col1字段值进行平均。...AVG(DISTINCT BY(col2) col1)仅对col2值不同(唯一)的记录中的col1字段值进行平均值。但是请注意，不同的col2值可能包含一个单独的NULL值。...数据值对于非double表达式值，AVG返回双精度浮点数。 AVG返回的值的精度是18。...AVG通常应用于具有数值值的字段或表达式，例如数字字段或日期字段。默认情况下，聚合函数使用逻辑(内部)数据值，而不是Display值。...因为没有执行类型检查，所以可以(尽管很少有意义)对非数字字段调用类型检查; AVG计算非数值，包括空字符串(")为零(0)。

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id的非重复列数相同，因此重复的行与id行相同 104530 # productId # productId最小值是0，先来看下值为0的记录数量 df.productId[(df.productId =...597 19 468 18 986 16 1000 13 Name: orderId, dtype: int64 # 分析销售额前十商品 # 下面的分析，我在这里不显示运行结果...，以节省空间，可以去掉注释后一行一行运行 # 1.对product进行分组，以orderId的数量作为指标，得出每种产品的下单数 # df.groupby('productId').count()['orderId...需要进行区间分段分析 # 观察每个区间-价格段的销量分析，可以得知那种价格区间的商品销售最好 df.describe() # 价格最大值是229.56,最小值是0.06元 # 按照10元的区间取分桶，...数据清洗的策略是按列进行分析是否有重复值，异常值和缺失值，如果只有几行重复值和异常值，在数据量较大时可以直接删除。

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