python中dataframe列函数的计算结果

在Python中，DataFrame是pandas库中的一个重要数据结构，用于处理和分析结构化数据。DataFrame列函数是指对DataFrame对象中的某一列进行计算操作的函数。

DataFrame列函数可以用于对列进行各种数学、统计、逻辑和字符串操作，以及自定义函数的应用。以下是一些常用的DataFrame列函数：

1. sum(): 计算列中所有元素的和。 示例代码：df['column_name'].sum()
2. mean(): 计算列中所有元素的平均值。 示例代码：df['column_name'].mean()
3. max(): 计算列中所有元素的最大值。 示例代码：df['column_name'].max()
4. min(): 计算列中所有元素的最小值。 示例代码：df['column_name'].min()
5. count(): 计算列中非缺失值的数量。 示例代码：df['column_name'].count()
6. unique(): 返回列中的唯一值数组。 示例代码：df['column_name'].unique()
7. nunique(): 返回列中的唯一值数量。 示例代码：df['column_name'].nunique()
8. value_counts(): 返回列中每个唯一值的计数。 示例代码：df['column_name'].value_counts()
9. apply(): 对列中的每个元素应用自定义函数。 示例代码：df['column_name'].apply(custom_function)
10. str.contains(): 判断列中的字符串是否包含指定的子字符串。 示例代码：df['column_name'].str.contains('substring')

这些函数可以帮助我们对DataFrame中的列进行各种计算和操作，从而得到我们想要的结果。在使用这些函数时，可以根据具体需求选择适合的函数进行操作。

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