pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:Dat
DataFrame也是这样一种结构,它既有行索引也有列索引,被看作是Series组成的字典。 我们既可以通过行索引进行操作,也可以通过列索引进行操作,并且注意,它们的优先性是相同的。 1.直接通过字典创建DataFrame 一般创建的方式就是通过字典,因为毕竟键值对的方式是最符合DataFrame的特点的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
all df2.count df2.any df2.combine df2.append df2.D df2.apply df2.describe df2.applymap df2.diff df2.B df2.duplicated 如你所见,A、B、C 和D 列能Tab键自动补全,E 和F 也能。为简洁起见,这里只显示了部分属性。 查看数据 参阅基本功能部分。 使用DataFrame.head()和DataFrame.tail()分别...
Python Pandas Dataframe.describe()方法 Python Pandas Dataframe.describe()方法 Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个,它使导入和分析数据变得更加容易。 Pandasdescribe()用于查看一些基本的统计细节,如数据框或一系列数值的百分位数、...
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,可以通过设置 display.max_columns 参数生效,如下示例...
apply() 将函数应用于 DataFrame 的一个轴 assign() 指定新列 astype() 将DataFrame 转换为指定的数据类型 at 获取或设置具有指定标签的项的值 axes 返回DataFrame 的行和列的标签 bfill() 将空值替换为下一行的值 bool() 返回DataFrame 的布尔值 columns 返回DataFrame 的列标签 combine() 比较两个 DataFrame ...
DataFrame.describe(percentiles=None,include=None,exclude=None) 用于生成描述性统计数据,统计数据集的集中趋势,分散和行列的分布情况,不包括 NaN值。 方法中涉及到三个参数: percentiles:赋值类似列表形式,可选 表示百分位数,介于0和1之间。默认值为 [.25,.5,.75],分别返回第25,第50和第75百分位数。 可自定义...
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'] ...
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 ...
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。 mean - 平均值。 std - 标准差。 min - 最小值。 25% - 25% 的百分位数*。 50% - 50% 的百分位数*。 75% - 75% 的百分位数*。