基本的统计分析函数

适用于Series和DataFrame类型

方法	说明
.sum()	计算数据的总和，按0轴计算，下同
.count()	非NaN值的数量
.mean() .median()	计算数据的算术平均值、算术中位数
.var() .std()	计算数据的方差、标准差
.min().max()	计算数据的最小值、最大值
.describe()	针对0轴（各列）的统计汇总

适用于Series类型

方法	说明
.argmin() .argmax()	计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引）
.idxmin() .idxmax()	计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）

数据的累计统计分析

适用于Series和DataFrame类型，累计计算

方法	说明
.cumsum()	依次给出前1、2、…、n个数的和
.cumprod()	依次给出前1、2、…、n个数的积
.cummax()	依次给出前1、2、…、n个数的最大值
.cummin()	依次给出前1、2、…、n个数的最小值

适用于Series和DataFrame类型，滚动计算（窗口计算）

方法	说明
.rolling(w).sum()	依次计算相邻w个元素的和
.rolling(w).mean()	依次计算相邻w个元素的算术平均值
.rolling(w).var()	依次计算相邻w个元素的方差
.rolling(w).std()	依次计算相邻w个元素的标准差
.rolling(w).min() .max()	依次计算相邻w个元素的最小值和最大值

数据的相关性分析

两个事物，表示为X和Y，如何判断它们之间的存在相关性？

相关性

•X增大，Y增大，两个变量正相关
•X增大，Y减小，两个变量负相关
•X增大，Y无视，两个变量不相关

协方差

•协方差>0, X和Y正相关
•协方差