Pandas2.2 Series

Computations descriptive stats

方法	描述
Series.abs()	用于计算 Series 中每个元素的绝对值
Series.all()	用于检查 Series 中的所有元素是否都为 True 或非零值（对于数值型数据）
Series.any()	用于检查 Series 中是否至少有一个元素为 True 或非零值（对于数值型数据）
Series.autocorr()	用于计算 Series 的自相关系数
Series.between()	用于检查 Series 中的每个元素是否在指定的两个值之间（包括边界值）
Series.clip()	用于将 Series 中的元素限制在指定的上下限之间
Series.corr()	用于计算两个 Series 之间的相关系数
Series.count()	用于计算 Series 中非 NA/null 值的数量
Series.cov(other[, min_periods, ddof])	用于计算两个 Series 之间的协方差
Series.cummax([axis, skipna])	用于计算 Series 中元素的累积最大值
Series.cummin([axis, skipna])	用于计算 Series 中元素的累积最小值
Series.cumprod([axis, skipna])	用于计算 Series 中元素的累积乘积
Series.cumsum([axis, skipna])	用于计算 Series 中元素的累积和
Series.describe([percentiles, include, exclude])	用于生成 Series 对象的描述性统计信息的方法
Series.diff([periods])	用于计算 Series 中元素与前一个元素之间差值的方法
Series.factorize([sort, use_na_sentinel])	用于将 Series 中的唯一值编码为从 0 开始的整数索引的方法
Series.kurt([axis, skipna, numeric_only])	用于计算 Series 中数据的峰度（kurtosis）
Series.max([axis, skipna, numeric_only])	用于计算 Series 中所有元素的最大值
Series.mean([axis, skipna, numeric_only])	用于计算 Series 中所有元素的算术平均值
Series.median([axis, skipna, numeric_only])	用于计算 Series 对象中位数的函数
Series.min([axis, skipna, numeric_only])	用于计算 Series 对象最小值的函数
Series.mode([dropna])	用于计算 Series 对象中最常出现的值（众数）的函数
Series.nlargest([n, keep])	用于获取 Series 对象中最大的 n 个值的函数
Series.nsmallest([n, keep])	用于获取 Series 对象中最小的 n 个值的函数
Series.pct_change([periods, fill_method, …])	用于计算 Series 对象中元素与前一个元素之间百分比变化的方法
Series.prod([axis, skipna, numeric_only, …])	用于计算 Series 对象中所有元素乘积的函数
Series.quantile([q, interpolation])	用于计算 Series 对象的分位数（quantiles）的方法
Series.rank([axis, method, numeric_only, …])	用于计算 Series 对象中每个元素的排名的方法
Series.sem([axis, skipna, ddof, numeric_only])	用于计算 Series 对象的标准误差（Standard Error of the Mean, SEM）的方法
Series.skew([axis, skipna, numeric_only])	用于计算 Series 对象的偏度（skewness）的方法
Series.std([axis, skipna, ddof, numeric_only])	用于计算 Series 对象的标准差（Standard Deviation, STD）的方法
Series.sum([axis, skipna, numeric_only, …])	用于计算 Series 中元素的总和

pandas.Series.sum

pandas.Series.sum() 方法用于计算 Series 中元素的总和。以下是该方法的详细描述：

• 参数：

  • axis：{index (0)}，默认为0。此参数在 Series 中通常不使用，因为 Series 是一维数据结构。
  • skipna：布尔值，默认为 True。如果设置为 True，则在计算时忽略 NaN 值；如果设置为 False，则 NaN 值会导致结果也为 NaN。
  • numeric_only：布尔值，默认为 None。如果设置为 True，则只包含数值列（float、int、boolean）。此参数在 Series 中通常不使用，因为 Series 只有一种数据类型。

• 返回值：

  • 返回一个标量值，表示 Series 中所有元素的总和。

示例及结果

import pandas as pd# 创建一个简单的 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])# 计算 Series 的总和
result = s.sum()
print("Sum of the series:", result)# 包含 NaN 值的 Series
s_with_nan = pd.Series([1, 2, 3, None, 5])# 忽略 NaN 值计算总和
result_skipna_true = s_with_nan.sum(skipna=True)
print("Sum with skipna=True:", result_skipna_true)# 不忽略 NaN 值计算总和
result_skipna_false = s_with_nan.sum(skipna=False)
print("Sum with skipna=False:", result_skipna_false)

输出结果

Sum of the series: 15
Sum with skipna=True: 11.0
Sum with skipna=False: nan

解释

• 对于没有 NaN 值的 Series，sum() 方法直接返回所有元素的总和。
• 当 Series 中包含 NaN 值时：
  • 如果 skipna=True，则忽略 NaN 值并计算剩余元素的总和。
  • 如果 skipna=False，则只要存在 NaN 值，结果就会是 NaN。