如何计算Pandas数据帧上的统计值？

Pandas是一个强大的数据分析工具，可以用于处理和分析数据。在Pandas中，可以使用各种函数和方法来计算数据帧（DataFrame）上的统计值。

要计算Pandas数据帧上的统计值，可以使用以下方法：

1. 描述性统计：使用describe()方法可以计算数据帧中每列的基本统计信息，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。例如：

df.describe()

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1. 平均值：使用mean()方法可以计算数据帧中每列的平均值。例如：

df.mean()

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1. 中位数：使用median()方法可以计算数据帧中每列的中位数。例如：

df.median()

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1. 方差：使用var()方法可以计算数据帧中每列的方差。例如：

df.var()

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1. 标准差：使用std()方法可以计算数据帧中每列的标准差。例如：

df.std()

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1. 最小值：使用min()方法可以计算数据帧中每列的最小值。例如：

df.min()

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1. 最大值：使用max()方法可以计算数据帧中每列的最大值。例如：

df.max()

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这些方法可以对整个数据帧或特定列进行计算，根据需要选择适当的方法进行使用。