如下所示：.count()#非空元素计算.min()a#最小值.max()#最大值.idxmin()#最小值的位置，类似于R中
如下所示：
.count() #非空元素计算
.min() a #最小值
.max() #最大值
.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数
.idxmax() #最大值的位置，类似于R中的which.max函数
.quantile(0.75) #75%分位数
.sum() #求和
.mean() #均值
.median() #中位数
.mode() #众数
.var() #方差
.std() #标准差
.mad() #平均绝对偏差
.skew() #偏度
.kurt() #峰度
.describe() #一次性输出多个描述性统计指标
如果你想统计各个列大于0的元素个数：
data[data>0].count()
会出现各个属性（列）大于零的个数
data[data['A']>0].count()
列A大于0的个数
这里说明，data的数据格式必须是DataFrame
pd.Series().value_counts()，会统计各个类的统计值。
我们在用这些函数时，会迷茫，不知道什么时候value_counts()，什么时候count()
这和前面的数据形式是有关的，只要前面是Series数据，要用value_counts()，前面数据形式是DataFrame要用count()
以上这篇pd.DataFrame统计各列数值多少的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
pd.DataFrame 数值