AI检测代码解析 summary=data.describe(include='all')# 包括所有数据类型的统计信息 1. 如果我们想排除某些数据类型(如 object),可以这样做: AI检测代码解析 summary=data.describe(exclude=['object'])# 排除 object 类型 1. 结论 通过以上步骤,你可以轻松地使用 Pandas 的describe()方法来获取数据的统计信息。...
percentiles:指定要包括的其他百分位数,例如percentiles=[.25, .5, .75]将返回第一、第二和第三四分位数。 include:指定要包括的数据类型,默认为'all',可以设置为'all', 'nums', 或 'object'。 exclude:指定要排除的数据类型。 使用示例: import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame data = { 'A'...
在Python中,describe() 函数通常与数据分析库Pandas一起使用。这个函数为DataFrame或Series对象提供了一个统计摘要,包括计数、平均值、标准差、最小值、四分位数(25%、50%即中位数和75%)以及最大值等。它是一个非常有用的工具,可以快速了解数据的分布情况。 以下是如何在Pandas中使用 describe() 函数的详细说明...
include:‘all’, list-like of dtypes 或 None(默认),可选 要包含在结果中的数据类型白名单。忽略Series。以下是选项: ‘all’:输入的所有列都将包含在输出中。 A list-like of dtypes:将结果限制为提供的数据类型。要将结果限制为数字类型,请提交numpy.number。要将其限制为对象列,请提交numpy.object数据类型。
description=df.describe(include='all')print(description) 1. 2. 运行以上代码,将生成如下输出: age salary count 5.000000 5.000000 mean 26.800000 63000.000000 std 3.583333 11547.001227 min 22.000000 50000.000000 25% 24.000000 55000.000000 50% 27.000000 60000.000000 ...
Python学习笔记:描述性统计describe 一、介绍 data.describe()即可很方便的输出数据的统计信息。 但还有更详细的使用方法: DataFrame.descirbe(percentiles=[0.1,0.2,0.5,0.75], include=None, exclude=None) 参数解释: percentiles --0-1之间的数字,以返回各自的百分位数...
python数据清理方面一般都会用到df.describe()这个函数,但其实这是可以传参数的。比如以泰坦尼克号生存预测为例 df = pd.read_csv('./train.csv') df.describe() df.describe(include='O') # 大写英文字母 O df.describe(include='all') 可以看出默认是描述数字类型的属性,而include= “O“ 则是描述object...
eg:df.describe(include='all')eg:df.describe(include='O') exclude:和参数include是相反的,表示不输出哪些 eg,exclude='O'则表示不输出离散型 eg:df.describe(exclude='O') 欢迎添加个人微信号:liu2536036458。 想进入交流群的,备注:数据分析交流群 ...
2.include|"all"或array-like或dtypes或None|optional 源DataFrame 中要考虑的列: 默认情况下,include=None。 3.exclude|list-like或dtypes或None|optional 与include类似,但exclude指定要忽略的列数据类型。默认情况下,exclude=None。 返回值 DataFrame 保存源 DataFrame 中列值的说明性统计信息。
在Python中,describe并不是一个内置函数或关键字,但在某些库(如pandas)中,describe是一个用于快速获取数据集统计信息的函数,这里,我们将主要讨论pandas库中的describe函数的用法。 (图片来源网络,侵删) 我们需要安装pandas库,可以通过以下命令安装: pip install pandas ...