有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作。 其中大多数是sum()，mean()等聚合函数，但其中一些，如sumsum()，产生一个相同大小的对象。 一般来说，这些方法采用轴参数，就像ndarray.{sum，std，...}，但轴可以通过名称或整数来指定：

数据帧(DataFrame) - “index”(axis=0，默认)，columns(axis=1)
下面创建一个数据帧(DataFrame)，并使用此对象进行演示本章中所有操作。
示例
import pandas as pd
import numpy as np

Create a Dictionary of series

d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

Create a DataFrame

df = pd.DataFrame(d)
print df
Python
执行上面示例代码，得到以下结果 -
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80
7 34 Lee 3.78
8 40 David 2.98
9 30 Gasper 4.80
10 51 Betina 4.10
11 46 Andres 3.65
Shell
sum()方法
返回所请求轴的值的总和。 默认情况下，轴为索引(axis=0)。
import pandas as pd
import numpy as np

Create a Dictionary of series

d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

Create a DataFrame

df = pd.DataFrame(d)
print df.sum()
Python
执行上面示例代码，得到以下结果 -
Age 382
Name TomJamesRickyVinSteveMinsuJackLeeDavidGasperBe...
Rating 44.92
dtype: object
Shell
每个单独的列单独添加(附加字符串)。
axis=1示例
此语法将给出如下所示的输出，参考以下示例代码 -
import pandas as pd
import numpy as np

Create a Dictionary of series

d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

Create a DataFrame

df = pd.DataFrame(d)
print df.sum(1)
Python
执行上面示例代码，得到以下结果 -
0 29.23
1 29.24
2 28.98
3 25.56
4 33.20
5 33.60
6 26.80
7 37.78
8 42.98
9 34.80
10 55.10
11 49.65
dtype: float64
Shell
mean()示例返回平均值，参考以下示例代码 -
import pandas as pd
import numpy as np

Create a Dictionary of series

d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

Create a DataFrame

df = pd.DataFrame(d)
print df.mean()
Python
执行上面示例代码，得到以下结果 -
Age 31.833333
Rating 3.743333