【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》034-DataFrame简单数据计算整理

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近期荣誉	2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主，2024年华为云十佳博主等。
博客内容	.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。
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文章目录

🚀前言
🚀一、DataFrame简单数据计算整理
- 🔎1.求和（`sum`函数）
- - 🦋1.1 语法与参数
  - 🦋1.2 示例代码
- 🔎2.求均值（`mean`函数）
- - 🦋2.1 语法与参数
  - 🦋2.2 示例代码
- 🔎3.求最大值（`max`函数）
- - 🦋3.1 语法与参数
  - 🦋3.2 示例代码
- 🔎4.求最小值（`min`函数）
- - 🦋4.1 语法与参数
  - 🦋4.2 示例代码
- 🔎5.注意事项
- 🔎6.扩展函数

🚀前言

在数据分析的过程中，数据的计算与整理是至关重要的步骤。对于使用Pandas库的分析师而言，DataFrame不仅是数据存储的工具，更是进行各种计算和整理的强大助手。通过简单的数据计算，我们可以快速得出有价值的洞察，帮助我们更好地理解数据背后的趋势与模式。

本文将重点介绍如何在DataFrame中进行简单的数据计算与整理，包括基本的统计计算、分组汇总、数据透视等操作。我们将通过实际案例，展示如何利用Pandas的强大功能来快速处理和分析数据，让复杂的计算变得简单直观。

🚀一、DataFrame简单数据计算整理

🔎1.求和（`sum`函数）

功能：计算行或列的数据总和。

🦋1.1 语法与参数

DataFrame.sum(axis=0, skipna=True, level=None)

参数	说明
`axis`	`0` 按列求和（默认），`1` 按行求和
`skipna`	`True` 自动忽略 NaN（默认），`False` 包含 NaN（结果为 NaN）
`level`	多层索引时指定层级（默认 `None`）

🦋1.2 示例代码

import pandas as pd# 数据准备
data = [[110, 105, 99], [105, 88, 115], [109, 120, 130]]
index = [1, 2, 3]
columns = ['语文', '数学', '英语']
df = pd.DataFrame(data