1.基本统计特征函数
| 方法名 | 函数功能 | 所属库 | 使用格式 |
| sum() | 计算数据样本综合（按列计算） | Pandas | D.sum() |
| mean() | 计算数据样本算数平均数 | Pandas | D.mean() |
| var() | 计算数据样本方差 | Pandas | D.var() |
| std() | 计算数据样本标准差 | Pandas | D.std() |
| corr() | 计算数据样本Spearman(Pearson)相关系数矩阵 | Pandas |
D.corr(method='Pearson') 返回相关系数矩阵 S1.corr(S2,method='Pearson') 计算2个Series间的相关系数 |
| cov() | 计算数据样本协方差矩阵 | Pandas |
D.cov() 返回协方差矩阵 S1.cov(S2) 计算2个Series间的协方差 |
| skew() | 样本值的偏度（三阶矩） | Pandas | Dskew() |
| kurt() | 样本值的峰度（四阶矩） | Pandas | D.kurt() |
| describe() | 给出样本的基本描述 | Pandas | D.describe() |