pandas——数据计算
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了pandas——数据计算相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 本文主要介绍使用pandas进行数据计算pandas中具有大量的数据计算函数，比如求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。
参数说明：
语文 数学 英语 总成绩
1 110 105 99 314
2 105 88 115 308
3 109 120 130 359
参数说明：
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参数说明：
中位数又叫作中值，按顺序排列的一组数据中位于中间位置的数，其不受异常值的影响。
参数说明：
众数就是一组数据中出现最多的数，代表了数据的一般水平。
参数说明：
方差是用来反映数据的离散程度的，是各组数据与他们平均数的差的平方，方差越小越稳定。
参数说明：
标准差是方差的平方根，用来表示数据的离散程度。
参数与var一样。
分位数是以概率依据将数据分割为几个等分，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。
参数说明：
pandas计算滑动窗口中的最大值实战（Rolling Maximum in a Pandas Column）：计算单数据列滑动窗口中的最大值计算多数据列滑动窗口中的最大值
pandas计算滑动窗口中的最大值实战（Rolling Maximum in a Pandas Column）：计算单数据列滑动窗口中的最大值、计算多数据列滑动窗口中的最大值
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以上是关于pandas——数据计算的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
Pandas .. 分位数函数是不是需要排序数据来计算百分位数？
pandas计算滑动窗口中的中位数实战（Rolling Median of a Pandas Column）：计算单数据列滑动窗口中的中位数计算多数据列滑动窗口中的中位数
pandas计算滑动窗口中的最大值实战（Rolling Maximum in a Pandas Column）：计算单数据列滑动窗口中的最大值计算多数据列滑动窗口中的最大值
pandas计算滑动窗口中的数值总和实战（Rolling Sum of a Pandas Column）：计算单数据列滑动窗口中的数值总和（sum）计算多数据列滑动窗口中的数值总和（sum）