对于混合数据类型DataFrame,默认情况下仅返回数值类型列的分析即如果。如果数据框仅包含没有任何数值列的对象和文本类型数据,则默认情况下将返回对象和文本类型数据列的分析结果。如果include='all'作为选项提供,则结果将包括每种类型数据的并集。当然,我们可以使用include和exclude参数限制其列在DataFrame被分析时的输出。...
Pandas DataFrame 常用操作及基本知识点详解 pandas 使用 describe 等函数输出相关统计信息时,由于对应的行或列数量太多,会导致打印的显示信息不全。 1解决方法 解决方法 针对行显示不全的,可以通过设置 display.max_rows 参数生效,如下示例: pd.set_option('display.max_rows', None) 针对列显示不全的,可以通过...
df = pd.DataFrame(data)# 使用 describe 方法result = df.describe()# 打印结果print(result) 2)包含非数值型列的描述性统计信息 importpandasaspd# 创建一个示例 DataFramedata = {'A': [1,2,3,4,5],'B': [5,4,3,2,1],'C': ['a','b','c','a','b'] } df = pd.DataFrame(data)#...
importpandasaspd data=[[10,18,11],[13,15,8],[9,20,3]] df=pd.DataFrame(data) print(df.describe()) 运行一下 定义与用法 describe()方法返回 DataFrame 中数据的描述。 如果DataFrame 包含数字数据,则说明包含每列的以下信息: count - 非空值的数量。
PandasDataFrame.describe(~)方法返回 DataFrame ,其中包含源 DataFrame 列的一些说明性统计信息(例如mean和min)。这最常用于对给定数据集进行数字总结。 参数 1.percentiles|numbers的array-like|optional 作为说明性统计的一部分包含的百分位数。默认情况下,percentiles=[0.25, 0.50, 0.75]。
Dataframe.describe() 函数说明: DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None) 其物理意义在于观察这一系列数据的范围。大小、波动趋势等等,便于判断后续对数据采取哪类模型更合适。 基础数据: # 时间 dates = pd.date_range('20200115', periods=7) # dn表格每个维度 df = pd.DataFrame(...
通过将DataFrame中的列作为属性访问来说明该列。 >>>df.numeric.describe() count3.0mean2.0std1.0min1.025%1.550%2.075%2.5max3.0Name:numeric, dtype:float64 在DataFrame说明中仅包括数字列。 >>>df.describe(include=[np.number]) numeric count3.0mean2.0std1.0min1.025%1.550%2.075%2.5max3.0 ...
Python pandas.DataFrame.describe函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析...
import pandas as pd import numpy as np a1 = pd.Series([1, 2, 3]) a1.describe() a1 = pd.Series(['p', 'q', 'q', 'r']) a1.describe() info = pd.DataFrame({'categorical': pd.Categorical(['s', 't', 'u']), 'numeric': [1, 2, 3], 'object': ['p', 'q', 'r'...
数据分析pandas之DataFrame.describe() 用法概述 DataFrame.describe(percentiles=None,include=None,exclude=None) 其物理意义在于观察这一系列数据的范围。大小、波动趋势等等,便于判断后续对数据采取哪类模型更合适。 基础数据: # 时间 dates = pd.date_range('20200115', periods=7)...