df.count()

非NA观测数量

df.sum(axis=0, skipna=True, level=NaN)

求和

df.add(df2, fill_value=NaN, axist=1)

两列元素求和，df.a+df.b

df.cumsum(axis=0, skipna=True, level=NaN)

累计和

df.cumprod(axis=0, skipna=True, level=NaN)

累计积

df.mul(df2, fill_value=NaN, axist=1)

两列元素相乘，df.a * df.b

df.sub(df2, fill_value=NaN, axist=1)

两列元素相减，df.a - df.b

df.div(df2, fill_value=NaN, axist=1)

两列元素相除，df.a / df.b

df.mode()

返回众，一组数据中出现最多的数

df.mean(axis=0, skipna=True, level=NaN)

平均值

df.median(axis=0, skipna=True, level=NaN)

中位数

df.mad(axis=0, skipna=True, level=NaN)

平均绝对离差

df.var(axis=0, skipna=True, level=NaN)

方差

df.cov(other, min_periods=None)

协方差

df.std(axis=0, skipna=True, level=NaN)

标准差

df.sem()

平均值的标准误差

df.skew(axis=0, skipna=True, level=NaN)

偏度（三阶距）

df.kurt(axis=0, skipna=True, level=NaN)

峰度（四阶距）

df.quantile()

样本分位数（值为％）

df.diff(axis=0)

一阶差分

df.pct_change(axis=0)

百分比数变化

df.abs()

绝对值

np.mod(x1,x2)

返回除法元素的余数

np.divmod

同时返回逐元素的商和余数

np.log(x)

自然对数

np.log1p(x)

返回一个加上输入数组的自然对数，逐个元素

np.log2(x)

x的基数为2的对数

np.log10(x)

以元素方式返回输入数组的基数10对数

np.log(x) / np.log(4)

x的基数为4的对数，自设底

np.exp(x)

计算输入数组中所有元素的指数

np.exp2(x)

计算输入数组中所有p的2 ** p

np.rint(x)

四舍五入最接近的整数

round(x,2)

保留两位小数四舍五入

np.fabs(x)

以元素方式计算绝对值

np.sqrt(x)

以元素方式返回数组的非负平方根

np.cbrt(x)

以元素方式返回数组的立方根

pow(a,1/n)

返回int，n次方根

np.reciprocal(x)

以元素为单位返回参数的倒数

np.gcd(x1,x2)

返回x1,x2的最大公约数

np.lcm(x1,x2)

返回x1,x2的最小公倍数

三角函数

函数

说明

–

–

np.sin(x)

三角正弦

np.cos()

余弦

np.tan(x)

计算切线

np.arcsin(x)

反正弦

np.arccos(x)

反余弦

np.sinh(x)

双曲正弦

np.cosh(x)

双曲余弦

np.tanh(x)

双曲正切