一、初识describe()函数 在数据分析和处理的过程中,我们经常需要了解数据的基本统计信息,如均值、标准差、最小值、最大值等。pandas库中的describe()函数为我们提供了这样的功能,它可以快速生成数据集的描述性统计信息。 二、describe()函数的基本用法 describe()函数是pandas库中DataFrame和Series对象的一个方法,它默...
Python Pandas describe函数的使用详解：描述：Python的pandas库中的describe函数是一个用于快速生成数据集描述性统计信息的工具，对数据分析和处理至关重要。主要用途： 主要用于DataFrame和Series对象。默认统计信息： 非空值数量：数据集中非空值的数量。 平均值：数据的算术平均值。 标准差：衡量数据离散程...
在Python中,describe函数是pandas库中的一个函数,用于对数据进行描述性统计分析。它可以帮助我们了解数据的基本情况,包括数据的分布、中心趋势、离散程度等。本文将详细介绍describe函数的用法,并通过代码示例来说明。 describe函数的基本用法 describe函数是pandas库中的一个DataFrame对象方法,用于对数据进行描述性统计分析。...
5)使用示例 importpandasaspdimportnumpyasnp# 描述一个 DataFrame(默认只包含数字字段)df = pd.DataFrame({'categorical': pd.Categorical(['d','e','f']),'numeric': [1,2,3],'object': ['a','b','c'] })# 描述 DataFrame 中某个列的统计信息print("\n描述 DataFrame 中某个列的统计信息(num...
python中describe函数 Python中describe函数 在Python中,describe函数是pandas库中的一个函数,用于计算数据集的统计描述信息。它提供了数据集的基本统计指标,如均值、标准差、最小值、最大值、中位数和四分位数等。通过describe函数,我们可以快速了解数据集的整体情况,为数据分析和处理提供基础。
Python的pandas库中的describe()函数是一个强大的工具，用于快速生成数据集的描述性统计信息，对数据分析和处理至关重要。这个函数默认提供一系列统计，如非空值数量（count）、平均值（mean）、标准差（std）、最小值（min）、第一、二、三分位数（Q1, Q2, Q3）以及最大值（max）。describe()方法...
path = r"C:\work\python\pandas_files\环比.xlsx" data = pd.read_excel(path, sheet_name='Sheet1') print(data) output 日期 销售金额 0 1月 28 1 2月 19 2 3月 25 3 4月 27 4 5月 15 5 6月 20 6 7月 23 7 8月 29 8 9月 19 9 10月 23 10 11月 25 11 12月 11 data['...
对于pandas中describe方法处理数据时候需要注意数据类型问题与统计结果显示不全问题,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
pandas.describe_option(pat, _print_desc = False) Python Copy参数:pat :应该匹配单个选项的Regexp。 print_desc : 如果是True(默认),描述将被打印到stdout。否则,描述将作为unicode字符串返回(用于测试)。返回:默认为无,如果_print_desc为False,则描述为一个unicode字符串。
Python pandas.DataFrame.describe用法及代码示例 用法: DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None, datetime_is_numeric=False) 生成说明性统计数据。 说明性统计包括总结数据集分布的集中趋势、离散度和形状的统计,不包括NaN值。 分析数字和对象系列,以及混合数据类型的DataFrame列集。输出将根据...