数乘运算：
使用apply,数乘运算的意思就是让dataframe中的每一个值都同时乘以给到的这个数，这个数可以是整数也可以是小数，可以是负数，也可以是正数；
df.apply(lambda x: x*2)
平方运算：
直接使用两个*，如果是平方后面就跟数字2，如果是立方后面就跟数字3，以此类推。
df**2
对Dataframe进行数学运算
mean()函数
Pandas中的df.mean()函数默认是等价于df.mean(0)，即按轴方向求平均，得到每列数据的平均值。
相反的df.mean(1)则代表按行方向求平均，得到每行数据的平均值。
data = {
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
sum()函数
Pandas DataFrame.sum()函数用于返回用户所请求轴的值之和。如果输入值是索引轴, 则它将在列中添加所有值, 并且对所有列都相同。它返回一个序列, 其中包含每一列中所有值的总和。
在计算DataFrame中的总和时, 它还能够跳过DataFrame中的缺失值。
DataFrame.sum(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, min_count=0, **kwargs)
参数：
- axis：{index (0), columns (1)} 0或”index”用于行, 而1或”columns”用于列；
- skipna：布尔值, 默认为True，当计算结果时，排除NA / null值；
- level：int 或 level name, 默认为None，并折叠成一个Series；
- numeric_only：bool, 默认为None，只包括float，int，boolean列。如果 None,，将尝试使用一切，然后只使用数字数据。没有在Series中实现。
- min_count：int, 默认为 0，执行操作所需的有效值数量。如果少于min_count非NA值，则结果将为NA。
- ** kwargs：这是一个可选参数, 将传递给函数。
返回值：
如果指定级别, 则返回Series或DataFrame的总和。
原创文章，作者：朋远方，如若转载，请注明出处：https://caovan.com/02-yongyushujukexuede-python-jichuzhishizhipandasxia-2/.html
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