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...
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...
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...
head/tail,从头/尾抽样指定条数记录 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...
describe()方法一般用于对数据进行统计学估计,输出行名分别为:count(行数),mean(平均值),std(标准差),min(最小值),25%(第一四分位数),50%(第二四分位数),75%(第三四分位数),max(最大值)。 代码如下: 输出结果: 机器学习——pandas操作数据 ...
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...
(例如df.describe(include=['O']))的方式使用。 要排除pandas分类列,请使用'category' None (default):结果将不包含任何内容。 返回: Series或DataFrame 提供的Series或Dataframe的摘要统计信息。 Notes 对于数字数据,则结果的指数将包括count, mean,std,min,max以及下,50和上百分。默认情况下,百分位数较低,百分...
Pandas是使用Python语言开发的用于数据处理和数据分析的第三方库。它擅长处理数字型数据和时间序列数据,当然文本型的数据也能轻松处理。 作为Python的三方库,Pandas是建构在Python的基础上的,它封装了一些复杂的代码实现过程,我们只要调用它的方法就能轻松实现我们的需求。
【Python】pandas的describe()参数 Pandas提供describe方法,可以查看各列的计数、均值、最大最小值等,功能强大。下面介绍一种可根据自身要求,添加各个特征的其他描述的方法。 统计值变量说明: count:数量统计,此列共有多少有效值 mean:均值 std :标准差 min:最小值...
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。输出将根据提供的内容而有所不同。有关详细信息,请参阅下面的注...