| 方法 | 说明 |
|---|---|
| count | 非 NA 值的数量 |
| describe | 针对 Series 或各 DataFrame 列计算汇总统计 |
| min, max | 计算最小值和最大值 |
| argmin, argmax | 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置（整数） |
| idxmin, idxmax | 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 |
| quantile | 计算样本的分位数（0到1） |
| sum | 值的总和 |
| mean | 值的平均数 |
| median | 值的算术中位数（50%分位数） |
| mad | 根据平均值计算平均绝对离差 |
| var | 样本值的方差 |
| std | 样本值的标准差 |
| skew | 样本值的偏度（三阶矩） |
| kurt | 样本值的峰度（四阶矩） |
| cumsum | 样本值的累计和 |
| cummin, cummax | 样本值的累计最大值和累计最小值 |
| cumprod | 样本值的累计积 |
| diff | 计算一阶差分（对时间序列很有用） |
| pct_change | 计算百分数变化 |
以上摘自《利用 Python 进行数据分析》
