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...
])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...
df2.apply df2.describe df2.applymap df2.diff df2.B df2.duplicated 如您所看到的,列 、和和 将自动选项卡完成。 也在那里;其余属性已被截断,以简洁起见。ABCDEF 查看数据 请参阅基础知识部分。 以下是查看框架的顶部和底部行: In [13]: df.head() Out[13]: A B C D 2013-01-01 0.469112 ...
describe就是一个例子,它 用于一次性产生多个汇总统计: df.describe()#默认忽略空值 对于非数值型数据,describe会产生另外一种汇总统计: obj= pd.Series(['a','a','b','c'] *4) obj.describe() 下表列出了所有与描述统计相关的方法。 2. 相关系数与协方差 有些汇总统计(如相关系数和协方差)是通过参数...
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: ...
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]。
【Python】pandas的describe参数详解 pandas的describe可以用来展示数据的一些描述性统计信息,因此经常用到。 describe的官网参数如下图: 使用实例: df=pd.DataFrame(data={'A':list('abaacdadaf'),'B':[2,4,6,3,6,2,5,8,0,2]})percentiles:设置输出的百分位数,默认为[.25,.5,。75],返回第25,第50...
describe函数 """ describe() count 该列的非NaN的个数 mean 平均值 std 标准差 min 最小值 25% 1/4分位数 50% 2/4分位数 75% 3/4分位数 max 最大值 其他 count 统计个数 sum 求和 mean
1、在pandas中,我们采用了R语言中的惯用法,即将缺失值表示为NA,它表示不可用not available。2、pandas项目中还在不断优化内部细节以更好处理缺失数据。3、过滤掉缺失数据的办法有很多种。可以通过pandas.isnull或布尔索引的手工方法,但dropna可能会更实用一些。对于一个Series,dropna返回一个仅含非空...
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 ...