pandas对象有一个常用数学，统计学方法的集合。大部分属于归纳或汇总统计。这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列的值。
pandas的描述性统计的方法和NumPy的方法相比，内建了处理缺失值的功能，很好地针对于每一个我们需要处理的数据。
一：一些基本方法
1.归约方法
sum方法返回一个包含列上加和的Series。 若传入axis = 'columns'或axis = 1，将会把一行上各个列的值相加。会把缺失值自动排除，可以通过skipna = False设置禁用skipna来实现不排除缺失值。
可用idxmin和idxmax，返回间接统计信息，比如最小值或最大值的索引值。
2.积累型方法
有些方法是积累型方法，比如cumsum是返回积累值。
3.其他方法
还有一些不是归约方法和积累型的方法，比如describe方法，一次性产生多个汇总统计值。
二：相关性和协方差
一些汇总统计，是由多个参数计算出的。与之相关的是一个附加库，是 pandas-datareader ，可以从Yahoo!Finance上获取股价和交易量的二维DataFrame数据。
用pct_change和tail获得股价的百分比。
函数corr方法是计算两个对象重叠的，非NA的，按索引对其的值的相关性。相应地，cov计算的是协方差。
用DataFrame的corrwith方法，可以计算出DataFrame中的行或列与另一个序列或DataFrame的相关性。 这个方法是一个归约方法 ，传入axis = 'columns'或者axis = 1则会对逐行进行操作。
三：唯一值，计数和成员属性
有些方法可以从数据中提取信息，如下：
函数unique会给出唯一值,可以用uniques.sort()进行排序。
函数value_counts会计算数据中包含值的个数,默认会按照数量降序排列，可以通过设置sort = False不进行降序排列。
函数isin可以检查数据成员是否和参数匹配，并进行过滤，即去除未匹配的数据。
而与之相关的Index.get_indexer方法，可以提供一个索引数组，将可能非唯一数组转换为另一个唯一值数组。
函数pandas.value_counts可以计算DataFrame多个相关列的直方图，得到的直方图的行标签是所有列出现的不同值，数值是不同值在每个列中出现的次数。
