1. 取最大值, 最小值, 平均值
df.max()
df.iloc[:, 1:].max()
df.min()
df.mean()
# 输出 index value
2. 生成 空值, 带index的 series
pd.Series(index=['1','2','3'], dtype='object')
"""
1 NaN
2 NaN
3 NaN
dtype: object
"""
3. 多个 series合并
result = pd.concat([std_value, max_value, min_value, minute_value, hour_value], axis=1) # 按照 列合并
4. 替换 缺失值(NaN)
df.fillna('') # 将缺失值 替换为空字符串
5. 保留两位小数
# method1
df.iloc[:, 1:].round(2)
# method2
df.iloc[:, 1:].applymap(lambda x: round(x, 3))
标签:index,Python,series,NaN,value,df,max,pandas
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