pandas 对象拥有一组常用的数学和统计方法。 他们大部分都属于简约和汇总统计， 用于从Series中提取单个值（如sum或mean）
或从DataFrame的行或列中提取一个Series。跟对应的Numpy数组方法对比， 他们都是基于没有缺失数据的假设而构建的。
看例子：
sum方法
调用DataFrame的sum方法将会返回一个含有列小计的Series：
行求和
传入axis=1 将会按行进行求和运算：
自动排除NA值
除非整个切片（这里指的是行或列）都是NA。通过skipna选项可以禁用该功能：
间接统计（比如累加， 最大id等）
一次性产生多个汇总统计：describe
方法
d1.count() #非空元素计算 d1.min() #最小值 d1.max() #最大值 d1.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数 d1.idxmax() #最大值的位置，类似于R中的which.max函数 d1.quantile(0.1) #10%分位数 d1.sum() #求和 d1.mean() #均值 d1.median() #中位数 d1.mode() #众数 d1.var() #方差 d1.std() #标准差 d1.mad() #平均绝对偏差 d1.skew() #偏度 d1.kurt() #峰度 d1.describe() #一次性输出多个描述性统计指标