本节主要介绍pandas中数据之间的一些统计相关性：
数据处理
与之前类似，在拿到数据之后，先对数据进行一个初步的处理，采用.str.replace("℃", "").astype('int32')方法将温度转为int类型数据：
汇总类统计
df.describe()方法提取所有数字列的统计结果：
同样可以查看单个Series的统计数据，像均值，最大值，最小值等：
唯一去重和按值计数
对于唯一去重和按值计数一般不用于数值列，而是枚举、分类列。主要是统计数据中大概的种类以及数量：
唯一性去重
.unique()方法统计唯一性：
按值计数
.value_counts()方法统计按值计数：
相关系数和协方差
-
协方差：衡量同向反向程度，如果协方差为正，说明
X，Y同向变化，协方差越大说明同向程度越高；如果协方差为负，说明X，Y反向运动，协方差越小说明反向程度越高。 -
相关系数：衡量相似度程度，当他们的相关系数为
1时，说明两个变量变化时的正向相似度最大，当相关系数为－1时，说明两个变量变化的反向相似度最大。
df.cov()方法查看协方差矩阵，df.corr()方法查看相关系数矩阵。
也可以查看单独两列的相关系数：