本文最后更新于 2024年1月22日。
如果你正在使用 Python 来处理数据，那么你可以使用 pandas 库来轻松获取一列数的统计特征，如最大值、最小值、中位数等。以下是一个简单的例子：
import pandas as pd
# 假设你有一个 list，包含你想要分析的数字
numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5]
# 将 list 转换成 pandas 的 Series 对象
s = pd.Series(numbers)
# 现在可以很容易地获取这些统计信息了
min_val = s.min()
max_val = s.max()
median_val = s.median()
counts = s.value_counts()
print(f'Min: {min_val}')
print(f'Max: {max_val}')
print(f'Median: {median_val}')
print('Counts:')
print(counts)
在这个例子中，s.min()、s.max() 和 s.median() 分别会计算并返回最小值、最大值和中位数。s.value_counts() 会返回一个新的 Series，其中每个数值都有一个相关联的计数，表示它在原始 Series 中出现的次数。
使用 pandas，你可以快速方便地处理各种数据分析任务，包括计算统计特征！
excel可以实现
Excel 提供了一些内置的函数，可以用来获取数据集的统计特征。这些函数包括对数据集的最大值（MAX）、最小值（MIN）、中位数（MEDIAN）、平均值（AVERAGE）、模式（MODE）、标准偏差（STDEV）等进行计算。以下是如何使用这些函数的一些具体步骤：
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最大值：你可以在空白的单元格中输入
=MAX(A2:A12)，回车后就可以看到这个范围的最大值。 -
最小值：在另一个空白单元格中输入
=MIN(A2:A12)，然后回车，就可以得到这个范围的最小值。 -
中位数：输入
=MEDIAN(A2:A12)，然后回车，就可以得到这个范围的中位数。 -
每个数据的出现次数：这个稍微复杂一点，你可以使用 COUNTIF 函数。例如，要数一下数字2在 A2 到 A12 中出现了几次，你可以输入
=COUNTIF(A2:A12, 2)然后回车。