问答 · ANSWER
核心统计方法详解是什么？
直接回答
详解Pandas中四个核心统计方法：sum()求和、mean()均值、median()中位数和count()计数，涵盖其功能、缺失值处理与数据类型兼容性。
关键要点
- sum()计算各列总和，对字符串拼接，布尔值视为0/1。
- mean()和median()计算均值与中位数，常需设置numeric_only=True。
- count()统计每列非空值数量，用于检查数据缺失。
- 这些方法默认忽略NaN值，median()等价于quantile(0.5)。
怎么选 / 怎么做
核心统计方法包括：
- sum(): 计算序列或数据框各列的和。
- mean(): 计算序列或数据框各列的算术平均值。
- median(): 计算序列或数据框各列的中位数。
- count(): 统计序列或数据框各列中非空值的数量。
调用时，默认会忽略缺失值（NaN）。对混合类型DataFrame使用mean()或median()时，建议使用numeric_only=True参数。
常见问题
sum()对字符串和布尔值怎么算？
字符串会拼接，布尔值False为0、True为1。
mean()和median()要注意什么？
对混合类型数据，需设置numeric_only=True。
count()方法有什么用？
统计每列中非空（非NaN）值的数量。