具有缺失数据的pandas中的聚集函数

在缺失数据的处理方面，pandas提供了一些聚集函数，以帮助我们对数据进行汇总和分析。

1. count：计算非缺失值的数量。
   • 概念：count函数返回非缺失值的数量。
   • 优势：可以快速计算数据中非缺失值的数量，用于数据的统计分析。
   • 应用场景：用于计算某一列或行中非缺失值的个数。
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• sum：计算非缺失值的和。
  • 概念：sum函数返回非缺失值的总和。
  • 优势：可以对数值型数据进行求和计算。
  • 应用场景：用于计算某一列或行中非缺失值的总和。
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• mean：计算非缺失值的平均值。
  • 概念：mean函数返回非缺失值的平均值。
  • 优势：可以计算数值型数据的平均值。
  • 应用场景：用于计算某一列或行中非缺失值的平均值。
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• median：计算非缺失值的中位数。
  • 概念：median函数返回非缺失值的中位数。
  • 优势：可以计算数值型数据的中位数。
  • 应用场景：用于计算某一列或行中非缺失值的中位数。
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• min：计算非缺失值的最小值。
  • 概念：min函数返回非缺失值的最小值。
  • 优势：可以计算数值型数据的最小值。
  • 应用场景：用于计算某一列或行中非缺失值的最小值。
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• max：计算非缺失值的最大值。
  • 概念：max函数返回非缺失值的最大值。
  • 优势：可以计算数值型数据的最大值。
  • 应用场景：用于计算某一列或行中非缺失值的最大值。
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这些聚集函数在处理缺失数据时非常实用，可以帮助我们分析数据中的统计特征。同时，腾讯云的数据分析产品 DLA 提供了全面的数据分析服务，可以帮助用户处理和分析海量数据，满足各种业务场景的需求。