描述统计学（descriptive statistics）

描述统计学（descriptive statistics）是一门统计学领域的学科，主要研究如何取得反映客观现象的数据，并以图表形式对所搜集的数据进行处理和显示，最终对数据的规律、特征做出综合性的描述分析

常用的统计学函数：count() 统计某个非空值的数量

sum() 求和

mean() 求均值

median() 求中位数

mode() 求众数

std() 求标准差

min() 求最小值

max() 求最大值

abs() 求绝对值

prod() 求所有数值的乘积

cumsum() 计算累计和，axis=0，按照行累加；axis=1，按照列累加

cumprod() 计算累计积，axis=0，按照行累积；axis=1，按照列累积

corr() 计算数列或变量之间的相关系数，取值-1到1，值越大表示关联性越强

从描述统计学角度出发，可以对 DataFrame 结构执行聚合计算等其他操作，比如 sum() 求和、mean()求均值等方法
在 DataFrame 中，使用聚合类方法时需要指定轴(axis)参数

两种传参方式：

对行操作，默认使用 axis=0 或者使用 "index"

对列操作，默认使用 axis=1 或者使用 "columns"

axis=0 表示按垂直方向进行计算，而 axis=1 则表示按水平方向

创建一个 DataFrame 结构：

sum()求和：

在默认情况下，返回 axis=0 的所有值的和

mean()求均值：

std()求标准差：

标准差是方差的算术平方根，它能反映一个数据集的离散程度。但是要注意，平均数相同的两组数据，标准差未必相同

数据汇总描述

describe() 函数显示与 DataFrame 数据列相关的统计信息

describe() 函数输出了平均值、std 和 IQR 值(四分位距)等一系列统计信息。通过 describe() 提供的include能够筛选字符列或者数字列的摘要信息

include 相关参数值说明：

object：表示对字符列进行统计信息描述

number：表示对数字列进行统计信息描述

all：汇总所有列的统计信息

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