Python酷库之旅-第三方库Pandas(049)_the behavior of dataframe.sum with axis=none is de
目录
一、用法精讲
176、pandas.Series.rank方法
176-1、语法
176-2、参数
176-3、功能
176-4、返回值
176-5、说明
176-6、用法
176-6-1、数据准备
176-6-2、代码示例
176-6-3、结果输出
177、pandas.Series.sem方法
177-1、语法
177-2、参数
177-3、功能
177-4、返回值
177-5、说明
177-6、用法
177-6-1、数据准备
177-6-2、代码示例
177-6-3、结果输出
178、pandas.Series.skew方法
178-1、语法
178-2、参数
178-3、功能
178-4、返回值
178-5、说明
178-6、用法
178-6-1、数据准备
178-6-2、代码示例
178-6-3、结果输出
179、pandas.Series.std方法
179-1、语法
179-2、参数
179-3、功能
179-4、返回值
179-5、说明
179-6、用法
179-6-1、数据准备
179-6-2、代码示例
179-6-3、结果输出
180、pandas.Series.sum方法
180-1、语法
180-2、参数
180-3、功能
180-4、返回值
180-5、说明
180-6、用法
180-6-1、数据准备
180-6-2、代码示例
180-6-3、结果输出
二、推荐阅读
1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页
一、用法精讲
176、pandas.Series.rank方法
176-1、语法
# 176、pandas.Series.rank方法pandas.Series.rank(axis=0, method=\'average\', numeric_only=False, na_option=\'keep\', ascending=True, pct=False)Compute numerical data ranks (1 through n) along axis.By default, equal values are assigned a rank that is the average of the ranks of those values.Parameters:axis{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0Index to direct ranking. For Series this parameter is unused and defaults to 0.method{‘average’, ‘min’, ‘max’, ‘first’, ‘dense’}, default ‘average’How to rank the group of records that have the same value (i.e. ties):average: average rank of the groupmin: lowest rank in the groupmax: highest rank in the groupfirst: ranks assigned in order they appear in the arraydense: like ‘min’, but rank always increases by 1 between groups.numeric_onlybool, default FalseFor DataFrame objects, rank only numeric columns if set to True.Changed in version 2.0.0: The default value of numeric_only is now False.na_option{‘keep’, ‘top’, ‘bottom’}, default ‘keep’How to rank NaN values:keep: assign NaN rank to NaN valuestop: assign lowest rank to NaN valuesbottom: assign highest rank to NaN valuesascendingbool, default TrueWhether or not the elements should be ranked in ascending order.pctbool, default FalseWhether or not to display the returned rankings in percentile form.Returns:same type as callerReturn a Series or DataFrame with data ranks as values.176-2、参数
176-2-1、axis(可选，默认值为0)：表示对数据的行进行排名，对Series来说，这个参数一般不适用，因为Series只有一维。
176-2-2、method(可选，默认值为\'average\')：指定排名的方式，可选值有：
- \'average\'：同分的值取平均排名。
- \'min\'：同分的值取最小排名。
- \'max\'：同分的值取最大排名。
- \'first\'：按出现顺序排名。
- \'dense\'：类似于最小排名，但排名是连续的。
176-2-3、numeric_only(可选，默认值为False)：如果为True，将只对数值数据进行排名。
176-2-4、na_option(可选，默认值为\'keep\')：处理缺失值的方式，可取值为：
- \'keep\'：将缺失值保持在原位置。
- \'top\'：将缺失值排到最前面。
- \'bottom\'：将缺失值排到最后。
176-2-5、ascending(可选，默认值为True)：如果为False，则进行降序排名。
176-2-6、pct(可选，默认值为False)：如果为True，将返回排名的百分比，而不是具体排名。
176-3、功能
为Series中的每个值分配一个排名，它能够处理值的顺序，并为重复值提供不同的排名方式。具体来说，rank方法可以根据选择的排名方式和其他参数，返回每个值的排名，适用于数据分析和统计计算。
176-4、返回值
返回一个新的Series，其索引与原始Series相同，但值代表原始数据中每个元素的排名。
176-5、说明
无
176-6、用法
176-6-1、数据准备
无176-6-2、代码示例
# 176、pandas.Series.rank方法# 176-1、无重复值import pandas as pddata = pd.Series([3, 5, 6, 8, 10, 11, 24])ranked_data = data.rank(method=\'average\', ascending=True)print(ranked_data, end=\'\\n\\n\')# 176-2、有重复值import pandas as pddata = pd.Series([3, 5, 6, 8, 10, 10, 11, 24])ranked_data = data.rank(method=\'average\', ascending=True)print(ranked_data)176-6-3、结果输出
# 176、pandas.Series.rank方法# 176-1、无重复值# 0 1.0# 1 2.0# 2 3.0# 3 4.0# 4 5.0# 5 6.0# 6 7.0# dtype: float64# 176-2、有重复值# 0 1.0# 1 2.0# 2 3.0# 3 4.0# 4 5.5# 5 5.5# 6 7.0# 7 8.0# dtype: float64177、pandas.Series.sem方法
177-1、语法
# 177、pandas.Series.sem方法pandas.Series.sem(axis=None, skipna=True, ddof=1, numeric_only=False, **kwargs)Return unbiased standard error of the mean over requested axis.Normalized by N-1 by default. This can be changed using the ddof argumentParameters:axis{index (0)}For Series this parameter is unused and defaults to 0.WarningThe behavior of DataFrame.sem with axis=None is deprecated, in a future version this will reduce over both axes and return a scalar To retain the old behavior, pass axis=0 (or do not pass axis).skipnabool, default TrueExclude NA/null values. If an entire row/column is NA, the result will be NA.ddofint, default 1Delta Degrees of Freedom. The divisor used in calculations is N - ddof, where N represents the number of elements.numeric_onlybool, default FalseInclude only float, int, boolean columns. Not implemented for Series.Returns:scalar or Series (if level specified)177-2、参数
177-2-1、axis(可选，默认值为None)：用于指定计算的轴，对于Series来说，通常不需要指定。
177-2-2、skipna(可选，默认值为True)：布尔值，如果为True，则在计算标准误时会忽略NaN值；如果为False，则遇到NaN值会返回NaN。
177-2-3、ddof(可选，默认值为1)：Delta Degrees of Freedom，样本的自由度，在计算标准误时，通常设置为1，表示使用样本标准差；设置为0将使用总体标准差。
177-2-4、numeric_only(可选，默认值为False)：布尔值，如果为True，则仅计算数值类型的数据；如果为False，则包括所有类型。如果数据中含有非数值类型的列且numeric_only为False，则可能导致类型错误。
177-2-5、**kwargs(可选)：其他关键字参数，用于后续扩展功能做预留。
177-3、功能
用于计算系列的标准误(Standard Error of the Mean)，这是数据分析中常用的一种统计指标，反映了样本均值的可靠性。
177-4、返回值
返回一个标量值，表示系列的标准误。
177-5、说明
使用场景：
177-5-1、医学研究：在临床试验或医学研究中，研究人员通常需要计算一组病人测量数据(如血压、胆固醇水平等)的均值及其标准误，以评估治疗效果的稳定性和一致性。
177-5-2、市场调查：在市场调研中，调查员可能会收集顾客满意度评分，通过计算评分的均值和标准误，来判断消费者对产品的总体反馈是否可靠。
177-5-3、实验数据分析：在科学实验中，研究人员可能会收集多次实验的结果，并计算这些结果的均值和标准误，以了解实验测量的一致性和变异性。
177-5-4、金融分析：在投资和金融分析中，分析师可能会计算某类资产收益率的均值和标准误，从而评估投资的风险和潜在回报。
177-5-5、教育评估：在教育测评中，教师可能会计算学生成绩的均值和标准误，以分析班级整体表现的可靠性，帮助改进教学策略。
177-5-6、气候和环境数据：在气象学和环境科学中，研究人员可能会计算某一时间段内气温、降水量的数据均值和标准误，以评估气候变化的趋势和异常。
177-6、用法
177-6-1、数据准备
无177-6-2、代码示例
# 177、pandas.Series.sem方法# 177-1、医学研究import pandas as pd# 假设我们有一组病人的血压数据blood_pressure = pd.Series([120, 115, 130, 125, 132])# 计算血压均值和标准误mean_bp = blood_pressure.mean()sem_bp = blood_pressure.sem()print(f\"血压均值: {mean_bp:.2f}\")print(f\"血压标准误: {sem_bp:.2f}\", end=\'\\n\\n\')# 177-2、市场调查import pandas as pd# 顾客满意度评分（1到5分）satisfaction_scores = pd.Series([4, 5, 3, 4, 5, 4, 2, 5])# 计算满意度均值和标准误mean_score = satisfaction_scores.mean()sem_score = satisfaction_scores.sem()print(f\"顾客满意度均值: {mean_score:.2f}\")print(f\"顾客满意度标准误: {sem_score:.2f}\", end=\'\\n\\n\')# 177-3、实验数据分析import pandas as pd# 假设我们有多次实验的结果experiment_results = pd.Series([1.2, 1.5, 1.4, 1.3, 1.6])# 计算实验结果的均值和标准误mean_result = experiment_results.mean()sem_result = experiment_results.sem()print(f\"实验结果均值: {mean_result:.2f}\")print(f\"实验结果标准误: {sem_result:.2f}\", end=\'\\n\\n\')# 177-4、金融分析import pandas as pd# 假设我们有某个投资组合的月收益率monthly_returns = pd.Series([0.05, 0.02, -0.01, 0.04, 0.03])# 计算收益率的均值和标准误mean_return = monthly_returns.mean()sem_return = monthly_returns.sem()print(f\"月收益率均值: {mean_return:.2f}\")print(f\"月收益率标准误: {sem_return:.2f}\", end=\'\\n\\n\')# 177-5、教育评估import pandas as pd# 学生考试成绩exam_scores = pd.Series([80, 90, 85, 70, 95])# 计算考试成绩的均值和标准误mean_score = exam_scores.mean()sem_score = exam_scores.sem()print(f\"考试成绩均值: {mean_score:.2f}\")print(f\"考试成绩标准误: {sem_score:.2f}\", end=\'\\n\\n\')# 177-6、气候和环境数据import pandas as pd# 假设我们有连续几天的气温数据temperature_data = pd.Series([22, 24, 19, 23, 21, 20])# 计算气温的均值和标准误mean_temp = temperature_data.mean()sem_temp = temperature_data.sem()print(f\"气温均值: {mean_temp:.2f} °C\")print(f\"气温标准误: {sem_temp:.2f} °C\")177-6-3、结果输出
# 177、pandas.Series.sem方法# 177-1、医学研究# 血压均值: 124.40# 血压标准误: 3.14# 177-2、市场调查# 顾客满意度均值: 4.00# 顾客满意度标准误: 0.38# 177-3、实验数据分析# 实验结果均值: 1.40# 实验结果标准误: 0.07# 177-4、金融分析# 月收益率均值: 0.03# 月收益率标准误: 0.01# 177-5、教育评估# 考试成绩均值: 84.00# 考试成绩标准误: 4.30# 177-6、气候和环境数据# 气温均值: 21.50 °C# 气温标准误: 0.76 °C178、pandas.Series.skew方法
178-1、语法
# 178、pandas.Series.skew方法pandas.Series.skew(axis=0, skipna=True, numeric_only=False, **kwargs)Return unbiased skew over requested axis.Normalized by N-1.Parameters:axis{index (0)}Axis for the function to be applied on. For Series this parameter is unused and defaults to 0.For DataFrames, specifying axis=None will apply the aggregation across both axes.New in version 2.0.0.skipnabool, default TrueExclude NA/null values when computing the result.numeric_onlybool, default FalseInclude only float, int, boolean columns. Not implemented for Series.**kwargsAdditional keyword arguments to be passed to the function.Returns:scalar or scalar178-2、参数
178-2-1、axis(可选，默认值为0)：用于指定计算的轴，对于Series来说，通常不需要指定。
178-2-2、skipna(可选，默认值为True)：布尔值，如果为True，则在计算偏度时会跳过缺失值；如果为False，则包含缺失值计算。
178-2-3、numeric_only(可选，默认值为False)：布尔值，如果为True，则只对数值类型的数据进行计算，非数字类型的数据将被忽略。
178-2-4、**kwargs(可选)：其他关键字参数，为后续扩展功能做预留。
178-3、功能
用于计算序列的偏度(skewness)，偏度是衡量数据分布不对称程度的统计量。
178-4、返回值
返回一个浮点数(float)，具体取值如下：
- 0：数据分布是完全对称的。
- 正值：数据分布的右侧较长，表示数据在左边集中，即右偏。
- 负值：数据分布的左侧较长，表示数据在右边集中，即左偏。
178-5、说明
使用场景：
178-5-1、数据探索与分析：在数据分析过程中，了解数据的分布特征是非常重要的，通过计算偏度，可以帮助分析师确定数据是否呈现对称分布，进而影响后续的数据处理和建模策略。
178-5-2、异常值检测：偏度可以指示数据是否存在异常值或极端值。例如，右偏分布可能意味着存在较大的极端值，左偏分布则相反，识别这些情况可以帮助清洗数据，确保模型训练的有效性。
178-5-3、特征工程：在构建机器学习模型时，特征的分布会影响模型的性能。对于存在偏度的特征，可能需要进行转换(例如对数变换或平方根变换)以使其更接近正态分布，改善模型的效果。
178-5-4、金融与经济学分析：在金融领域，收益率分布的偏度能够反映市场的风险特征。例如，从投资收益的偏度可以判断资产的风险特性，帮助投资者做出更明智的决策。
178-5-5、假设检验：在某些假设检验(如t检验和ANOVA)中，通常假定数据服从正态分布。偏度的计算可以帮助验证这一假设，确保所选的统计方法的适用性。
178-5-6、报告与可视化：在生成数据分析报告或可视化时，展示偏度值可以作为数据分布特征的一部分，增强信息的传达效果。
178-6、用法
178-6-1、数据准备
无178-6-2、代码示例
# 178、pandas.Series.skew方法# 178-1、数据探索与分析import pandas as pdimport numpy as np# 生成一个包含随机数的DataFramedata = { \'A\': np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000), \'B\': np.random.exponential(scale=1, size=1000) # 右偏分布}df = pd.DataFrame(data)# 计算偏度skewness_A = df[\'A\'].skew()skewness_B = df[\'B\'].skew()print(f\"Column A skewness: {skewness_A}\")print(f\"Column B skewness: {skewness_B}\", end=\'\\n\\n\')# 178-2、异常值检测import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成带有异常值的分布data_with_outliers = np.concatenate([np.random.normal(0, 1, 1000), [10, 12, 15]])# 创建DataFramedf_outliers = pd.DataFrame({\'C\': data_with_outliers})# 计算偏度skewness_C = df_outliers[\'C\'].skew()# 绘制直方图plt.hist(df_outliers[\'C\'], bins=30, color=\'skyblue\', edgecolor=\'black\')plt.title(f\'Histogram of C (Skewness: {skewness_C:.2f})\')plt.xlabel(\'Value\')plt.ylabel(\'Frequency\')plt.show()# 178-3、特征工程import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import PowerTransformer# 创建一个带偏度的特征df_feature = pd.DataFrame({\'D\': np.random.exponential(scale=1, size=1000)})# 计算原始特征的偏度original_skewness = df_feature[\'D\'].skew()# 使用PowerTransformer进行变换pt = PowerTransformer()df_transformed = pd.DataFrame(pt.fit_transform(df_feature), columns=[\'D_transformed\'])# 计算变换后特征的偏度transformed_skewness = df_transformed[\'D_transformed\'].skew()print(f\"Original skewness: {original_skewness:.2f}\")print(f\"Transformed skewness: {transformed_skewness:.2f}\", end=\'\\n\\n\')# 178-4、金融与经济学分析import pandas as pdimport numpy as np# 假设我们有一些模拟的资产收益率数据returns = pd.Series(np.random.normal(0, 1, 1000))# 计算收益率的偏度skewness_returns = returns.skew()print(f\"Skewness of asset returns: {skewness_returns:.2f}\", end=\'\\n\\n\')# 178-5、假设检验import pandas as pdimport numpy as npfrom scipy.stats import shapiro# 创建一个样本数据sample_data = pd.Series(np.random.normal(0, 1, 100))# 计算偏度sample_skewness = sample_data.skew()# 进行Shapiro-Wilk假设检验stat, p_value = shapiro(sample_data)print(f\"Sample skewness: {sample_skewness:.2f}\")print(f\"Shapiro-Wilk Test Statistic: {stat:.3f}, p-value: {p_value:.3f}\", end=\'\\n\\n\')# 178-6、报告与可视化import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个样本数据example_data = pd.Series(np.random.poisson(lam=3, size=1000))# 计算偏度example_skewness = example_data.skew()# 绘制直方图和偏度plt.hist(example_data, bins=30, color=\'lightgreen\', edgecolor=\'black\')plt.axvline(example_data.mean(), color=\'red\', linestyle=\'dashed\', linewidth=1, label=\'Mean\')plt.axvline(example_data.median(), color=\'blue\', linestyle=\'dashed\', linewidth=1, label=\'Median\')plt.title(f\'Histogram of Example Data (Skewness: {example_skewness:.2f})\')plt.xlabel(\'Value\')plt.ylabel(\'Frequency\')plt.legend()plt.show()178-6-3、结果输出
# 178、pandas.Series.skew方法# 178-1、数据探索与分析# Column A skewness: -0.04151967450030536# Column B skewness: 1.989655358177879# 178-2、异常值检测见图1# 178-3、特征工程# Original skewness: 2.33# Transformed skewness: 0.12# 178-4、金融与经济学分析# Skewness of asset returns: -0.01# 178-5、假设检验# Sample skewness: 0.25# Shapiro-Wilk Test Statistic: 0.991, p-value: 0.756# 178-6、报告与可视化见图2图1：
图2：
179、pandas.Series.std方法
179-1、语法
# 179、pandas.Series.std方法pandas.Series.std(axis=None, skipna=True, ddof=1, numeric_only=False, **kwargs)Return sample standard deviation over requested axis.Normalized by N-1 by default. This can be changed using the ddof argument.Parameters:axis{index (0)}For Series this parameter is unused and defaults to 0.WarningThe behavior of DataFrame.std with axis=None is deprecated, in a future version this will reduce over both axes and return a scalar To retain the old behavior, pass axis=0 (or do not pass axis).skipnabool, default TrueExclude NA/null values. If an entire row/column is NA, the result will be NA.ddofint, default 1Delta Degrees of Freedom. The divisor used in calculations is N - ddof, where N represents the number of elements.numeric_onlybool, default FalseInclude only float, int, boolean columns. Not implemented for Series.Returns:scalar or Series (if level specified)NotesTo have the same behaviour as numpy.std, use ddof=0 (instead of the default ddof=1)179-2、参数
179-2-1、axis(可选，默认值为None)：用于指定计算的轴，对于Series来说，通常不需要指定。
179-2-2、skipna(可选，默认值为True)：布尔值，如果为True，则在计算标准误时会忽略NaN值；如果为False，则遇到NaN值会返回NaN。
179-2-3、ddof(可选，默认值为1)：Delta Degrees of Freedom，样本的自由度，在计算标准误时，通常设置为1，表示使用样本标准差；设置为0将使用总体标准差。
179-2-4、numeric_only(可选，默认值为False)：布尔值，如果为True，则仅计算数值类型的数据；如果为False，则包括所有类型。如果数据中含有非数值类型的列且numeric_only为False，则可能导致类型错误。
179-2-5、**kwargs(可选)：其他关键字参数，用于后续扩展功能做预留。
179-3、功能
计算Series中数据的标准差，标准差是衡量数据分布离均值的远近程度的指标，反映了数据的离散程度。具体来讲，如果标准差小，说明数据点相对集中；如果标准差大，说明数据点分散得比较开。
179-4、返回值
179-4-1、返回一个浮点数，表示Series中数值数据的标准差。
179-4-2、如果Series中全部值为NaN或者没有有效数值，返回NaN。
179-5、说明
使用场景：
179-5-1、数据分析：在数据分析过程中，了解数据的分布特征非常重要，标准差可以帮助分析师评估数据的离散程度，从而更好地理解数据的波动性。
179-5-2、质量控制：在生产和质量管理中，监控产品的测量值并计算标准差，可用于判断生产过程的稳定性和一致性，较低的标准差表示生产过程的一致性较高。
179-5-3、金融分析：在金融市场中，投资者常常利用标准差来衡量投资回报的风险，高标准差表明投资回报的不确定性大，可能意味着更高的风险。
179-5-4、实验数据处理：在科学实验中，标准差用于描述实验数据的测量误差和结果的可靠性，通过计算标准差，科研人员可以评估实验结果的变异程度。
179-5-5、机器学习：在特征工程中，计算标准差有助于进行数据预处理，识别和处理离群值，此外，标准差可以作为特征之一用于模型训练和评估。
179-5-6、健康研究：在医学和公共卫生领域，研究者通过计算健康指标(如体重、血压等)的标准差来评估人群的健康状况，以及不同人群之间的差异。
179-6、用法
179-6-1、数据准备
无179-6-2、代码示例
# 179、pandas.Series.std方法# 179-1、数据分析import pandas as pd# 创建一个示例数据集data = {\'scores\': [78, 85, 90, 93, 88, 95, 80]}df = pd.DataFrame(data)# 计算分数的标准差std_dev = df[\'scores\'].std()print(f\"分数的标准差为: {std_dev}\")# 179-2、质量控制import pandas as pd# 生产过程中测量的产品尺寸measurements = [10.1, 10.2, 10.1, 10.3, 10.5, 10.2, 10.4]df = pd.DataFrame(measurements, columns=[\'size\'])# 计算尺寸的标准差std_dev = df[\'size\'].std()print(f\"产品尺寸的标准差为: {std_dev}\")# 179-3、金融分析import pandas as pd# 创建一个示例数据集，表示股价每日收益returns = [0.02, 0.03, -0.01, 0.04, 0.01, -0.02, 0.03]df = pd.DataFrame(returns, columns=[\'returns\'])# 计算每日收益的标准差std_dev = df[\'returns\'].std()print(f\"每日收益的标准差为: {std_dev}\")# 179-4、实验数据处理import pandas as pd# 每次实验的测量结果results = [5.2, 5.3, 5.1, 5.4, 5.3, 5.5]df = pd.DataFrame(results, columns=[\'experiment\'])# 计算实验结果的标准差std_dev = df[\'experiment\'].std()print(f\"实验结果的标准差为: {std_dev}\")# 179-5、机器学习import pandas as pd# 创建特征数据集data = { \'feature1\': [1.2, 1.5, 1.1, 1.4, 1.3], \'feature2\': [2.1, 2.0, 2.2, 2.4, 2.3]}df = pd.DataFrame(data)# 计算每个特征的标准差std_dev_feature1 = df[\'feature1\'].std()std_dev_feature2 = df[\'feature2\'].std()print(f\"特征1的标准差为: {std_dev_feature1}\")print(f\"特征2的标准差为: {std_dev_feature2}\")# 179-6、健康研究import pandas as pd# 创建一个示例数据集，表示一组人的体重（单位: kg）weights = [65, 70, 68, 72, 64, 66, 69]df = pd.DataFrame(weights, columns=[\'weight\'])# 计算体重的标准差std_dev = df[\'weight\'].std()print(f\"体重的标准差为: {std_dev}\")179-6-3、结果输出
# 179、pandas.Series.std方法# 179-1、数据分析# 分数的标准差为: 6.377042156569663# 179-2、质量控制# 产品尺寸的标准差为: 0.1511857892036912# 179-3、金融分析# 每日收益的标准差为: 0.022253945610567476# 179-4、实验数据处理# 实验结果的标准差为: 0.14142135623730964# 179-5、机器学习# 特征1的标准差为: 0.15811388300841892# 特征2的标准差为: 0.1581138830084189# 179-6、健康研究# 体重的标准差为: 2.8702082220799308180、pandas.Series.sum方法
180-1、语法
# 180、pandas.Series.sum方法pandas.Series.sum(axis=None, skipna=True, numeric_only=False, min_count=0, **kwargs)Return the sum of the values over the requested axis.This is equivalent to the method numpy.sum.Parameters:axis{index (0)}Axis for the function to be applied on. For Series this parameter is unused and defaults to 0.WarningThe behavior of DataFrame.sum with axis=None is deprecated, in a future version this will reduce over both axes and return a scalar To retain the old behavior, pass axis=0 (or do not pass axis).New in version 2.0.0.skipnabool, default TrueExclude NA/null values when computing the result.numeric_onlybool, default FalseInclude only float, int, boolean columns. Not implemented for Series.min_countint, default 0The required number of valid values to perform the operation. If fewer than min_count non-NA values are present the result will be NA.**kwargsAdditional keyword arguments to be passed to the function.Returns:scalar or scalar180-2、参数
180-2-1、axis(可选，默认值为None)：对于Series来说，axis参数不适用，主要用于DataFrame时指定轴的方向。
180-2-2、skipna(可选，默认值为True)：指示在计算总和时是否跳过缺失值(NaN)，如果设置为False，则总和将在遇到NaN时为NaN。
180-2-3、numeric_only(可选，默认值为False)：若为True，只有数值类型的列才会被计算。如果是DataFrame，将忽略非数值类型的数据；对于Series，此参数通常不起作用。
180-2-4、min_count(可选，默认值为0)：计算总和所需的最小非 NA/null 值数量，若非NA值的数量少于min_count，则结果将为NaN。
180-2-5、**kwargs(可选)：其他关键字参数，用于后续扩展功能做预留。
180-3、功能
计算Series中所有元素的总和，它会将系列中的数值元素相加，通常会跳过缺失值(NaN)，除非指定不跳过，此外，它也可以根据参数设置的要求，返回特定条件下的计算结果。
180-4、返回值
返回一个数值，表示总和。如果计算过程中所有元素都是缺失值(NaN)或者符合设置的条件不满足(如min_count参数)，则返回结果为NaN。
180-5、说明
使用场景：
180-5-1、数据汇总：当需要对一组数值数据进行汇总统计时，可以使用sum()方法快速得出总和。例如，在财务数据分析中，可以计算一段时间内的总收入或总支出。
180-5-2、缺失值处理：在数据清洗过程中，经常会遇到缺失值。使用sum()方法的skipna参数，可以灵活地选择是否包含缺失值进行计算，帮助分析数据的完整性。
180-5-3、条件过滤后求和：结合布尔索引，可以先对数据进行过滤，再使用sum()方法计算满足特定条件的数据总和。例如，可以计算某一产品类别的总销量。
180-5-4、时间序列分析：在处理时间序列数据时，常常需要计算一定时间段内的总和，例如每月的总销售额或每年的总收益。
180-5-5、组合计算：在多重指标分析中，可能需要对多个Series的总和进行比较或组合运算sum()方法可以提供便利。
180-5-6、数据报告生成：在生成数据报告或可视化时，常常需要提供一些基本的统计信息，包括总和，以展示数据的整体情况。
180-5-7、性能优化：在进行高性能数据处理时，使用sum()方法可以利用Pandas内部优化，提升计算速度，尤其在处理大数据集时尤为重要。
180-6、用法
180-6-1、数据准备
无180-6-2、代码示例
# 180、pandas.Series.sum方法# 180-1、数据汇总import pandas as pd# 创建一个包含销售数据的Seriessales = pd.Series([200, 300, 150, 400, 250])# 计算总销售额total_sales = sales.sum()print(f\"总销售额: {total_sales}\")# 180-2、缺失值处理import pandas as pdimport numpy as np# 创建一个包含缺失值的Seriesdata = pd.Series([10, 20, np.nan, 40, 50])# 计算总和，跳过缺失值total_sum = data.sum(skipna=True)print(f\"总和(跳过缺失值): {total_sum}\")# 180-3、条件过滤后求和import pandas as pd# 创建一个包含产品销售数据的Seriessales = pd.Series([100, 200, 300, 400], index=[\'A\', \'B\', \'A\', \'B\'])# 计算产品 \'A\' 的总销售额a_total_sales = sales[sales.index == \'A\'].sum()print(f\"产品A的总销售额: {a_total_sales}\")# 180-4、时间序列分析import pandas as pd# 创建一个时间序列数据dates = pd.date_range(\'2023-01-01\', periods=5)sales_data = pd.Series([100, 150, 200, 250, 300], index=dates)# 计算月销售总和monthly_total = sales_data.sum()print(f\"本月销售总和: {monthly_total}\")# 180-5、组合计算import pandas as pd# 创建多个Series数据sales_A = pd.Series([100, 200, 300])sales_B = pd.Series([150, 250, 100])# 计算各自的总和并组合total_A = sales_A.sum()total_B = sales_B.sum()combined_total = total_A + total_Bprint(f\"产品A和B的总销售额: {combined_total}\")# 180-6、数据报告生成import pandas as pd# 假设我们有一个数据框包含一些产品的销量data = {\'Product\': [\'A\', \'B\', \'C\'], \'Sales\': [300, 150, 200]}df = pd.DataFrame(data)# 计算总销售额以生成报告total_sales = df[\'Sales\'].sum()print(f\"所有产品的总销售额: {total_sales}\")# 180-7、性能优化import pandas as pdimport numpy as np# 创建一个包含大量数据的Serieslarge_series = pd.Series(np.random.rand(10**6))# 计算总和total_sum = large_series.sum()print(f\"大数据集的总和: {total_sum}\")180-6-3、结果输出
# 180、pandas.Series.sum方法# 180-1、数据汇总# 总销售额: 1300# 180-2、缺失值处理# 总和(跳过缺失值): 120.0# 180-3、条件过滤后求和# 产品A的总销售额: 400# 180-4、时间序列分析# 本月销售总和: 1000# 180-5、组合计算# 产品A和B的总销售额: 1100# 180-6、数据报告生成# 所有产品的总销售额: 650# 180-7、性能优化# 大数据集的总和: 499809.22077620646
