import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt # 创建一个简单的DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1], 'C': [10, 20, 30, 40, 50] } df = pd.DataFrame(data) # 使用describe()函数定制输出 custom_description = df.describe(percentiles...
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...
除此之外使用describe()函数可以快速得出描述统计结果。df.groupby('区域')['利润'].describe()7. 数...
])print(s.describe()) 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...
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。Pandas describe()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、平均值...
describe,展示数据的基本统计指标,包括计数、均值、方差、4分位数等,还可接收一个百分位参数列表展示更多信息 count、value_counts,前者既适用于series也适用于dataframe,用于按列统计个数,实现忽略空值后的计数;而value_counts则仅适用于series,执行分组统计,并默认按频数高低执行降序排列,在统计分析中很有用 ...
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...
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]。
d1.describe()#一次性输出多个描述性统计指标 必须注意的是,descirbe方法只能针对序列或数据框,一维数组是没有这个方法的 这里自定义一个函数,将这些统计描述指标全部汇总到一起: defstats(x): returnpd.Series([x.count(),x.min(),x.idxmin(),
In [13]: df.idxmin() Out[13]: one d two b dtype: object 另一些方法则是累计型的: In [14]: df.cumsum() Out[14]: one two a 1.40 NaN b 9.80 -3.5 c NaN NaN d 10.45 -5.8 还有一种方法,它既不是约简型也不是累计型。describe就是一个例子,它用于一次性产生多个汇总统计: ...