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1. 数学函数
方差：当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和 较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越 大，数据的波动越大；方差越小数据的波动就越小 标准差：标准差 = 方差的算术平方根 df.var() # 方差 df.std() # 标准差其他的数学函数： df.count() # 非空的数量 df.count(axis=1) df.max() # 默认求在每一列中不同行之间的最大值 df.max(axis=1) df.min() # 最小值 df.min(axis=1) df.median() # 中位数 df.sum() # 求和 # df.values.sum() # 求所有元素的和 df.sum(axis=1) df.mean() # 平均值 df.mean(axis=1) df[1].value_counts() # 统计元素出现次数 df.cumsum() # 累加 df.cumprod() # 累乘协方差：两组数值中每对变量的偏差乘积的平均值。 协方差>0 : 表式两组变量正相关。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的 期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值； 协方差 |
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