示例代码：
代码语言：javascript复制arr1 = np.random.rand(4,3)
pd1 = pd.DataFrame(arr1,columns=list('ABC'),index=list('abcd'))
f = lambda x: '%.2f'% x
pd2 = pd1.applymap(f).astype(float)
pd2
运行结果：
代码语言：javascript复制 A B C
a 0.87 0.26 0.67
b 0.69 0.89 0.17
c 0.94 0.33 0.04
d 0.35 0.46 0.29
常用的统计计算
sum, mean, max, min…
axis=0 按列统计，axis=1按行统计
skipna 排除缺失值， 默认为True
示例代码：
代码语言：javascript复制pd2.sum() #默认把这一列的Series计算,所有行求和
pd2.sum(axis='columns') #指定求每一行的所有列的和
pd2.idxmax()#查看每一列所有行的最大值所在的标签索引，同样我们也可以通过axis='columns'求每一行所有列的最大值的标签索引
运行结果：
代码语言：javascript复制A 2.85
B 1.94
C 1.17
dtype: float64
a 1.80
b 1.75
c 1.31
d 1.10
dtype: float64
A c
B b
C a
dtype: object
常用的统计描述
describe 产生多个统计数据
示例代码：
代码语言：javascript复制pd2.describe()#查看汇总
运行结果：
代码语言：javascript复制 A B C
count 4.000000 4.00000 4.000000
mean 0.712500 0.48500 0.292500
std 0.263613 0.28243 0.271585
min 0.350000 0.26000 0.040000
25% 0.605000 0.31250 0.137500
50% 0.780000 0.39500 0.230000
75% 0.887500 0.56750 0.385000
max 0.940000 0.89000 0.670000
#百分比:除以原来的量
pd2.pct_change() #查看行的百分比变化，同样指定axis='columns'列与列的百分比变化
A B C
a NaN NaN NaN
b -0.206897 2.423077 -0.746269
c 0.362319 -0.629213 -0.764706
d -0.627660 0.393939 6.250000
常用的统计描述方法
