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。Pandas 库正是对描述统计学知识完美应用的体现，可以说如果没有“描述统计学”作为理论基奠，那么 Pandas 是否存在犹未可知。下列表格对 Pandas 常用的统计学函数做了简单的总结：
| 函数名称 | 描述说明 |
|---|---|
| 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。 |
在 Dataframe 中，使用聚合类方法时需要指定轴(axis)参数。下面介绍两种传参方式：
- 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"。
sum() 和 cumsum() 函数可以同时处理数字和字符串数据。虽然字符聚合通常不被使用，但使用这两个函数并不会抛出异常；而对于 abs()、cumprod() 函数则会抛出异常，因为它们无法操作字符串数据。
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。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摘要;
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 相关参数值说明如下：
- 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。
- print(df.describe(include=["object"]))
- print(df.describe(include="all"))
-
df.describe(include=[np.number])
