pandas數據統計：5個常用函數幫你快速掌握基礎分析
pandas是Python處理表格數據的強大工具，文章介紹5個基礎統計函數，助初學者快速掌握數據分析技能。 **sum()**：計算總和，自動忽略缺失值（NaN），`axis=1`可按行求和，用於統計總量（如總分）。 **mean()**：求平均值，反映集中趨勢，但易受極端值影響，適合無極端值場景。 **median()**：計算中位數，抗極端值干擾，更能反映“大多數數據真實水平”。 **max()/min()**：分別返回最大/最小值，用於統計極值（如最高分、最低分）。 **describe()**：一站式統計，輸出count（數量）、mean（均值）、std（標準差）、分位數等，全面瞭解數據分佈與波動。 這些函數可回答“總量、平均、中間水平、極值”等基礎問題，是數據分析的“基本功”。後續可進階學習分組統計（groupby）等技能。
閱讀全文pandas Series入門：從理解到實戰操作，新手也能懂
pandas的Series是帶標籤的一維數組，包含數據與索引，是數據處理基礎結構。創建方式多樣：從列表（默認0,1...索引）、字典（鍵爲索引）、標量+長度（重複值），也可自定義索引（如日期、字符串）。核心屬性有values（數據數組）、index（標籤）、name（名稱）、shape（形狀）。索引操作支持標籤訪問（loc）、位置訪問（iloc），切片時標籤切片含結束標籤，位置切片不含。數據操作含sum、mean等統計方法，及布爾條件篩選。實戰中可用於時間序列或標籤化數據（如客流量分析），通過索引快速定位、統計與篩選，掌握索引操作是數據處理的關鍵。
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