三、定制describe()函数的输出 describe()函数提供了多个参数,允许我们定制输出的统计信息。 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...
info()方法用来查看数据集信息,describe()方法将返回描述性统计信息,这两个函数大家应该都很熟悉了。 describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量,要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计,可以将其中的参数include设为all。 head()方法和tail()方法则是分别...
(一)默认只处理 number (二)分析整个 DataFrame 数据:include = 'all' (三)指定统计分析 DataFrame 中的某一列 (四)只分析所有的 “number” 列 也可以是:df.describe(include=['number']) (五)只分析所有 “category” 列 (六)只统计所有 “object” 列 (七)分析除了 “number” 列的所有列 (八)分...
>>>df.describe(include=[np.number]) numeric count3.0mean2.0std1.0min1.025%1.550%2.075%2.5max3.0 在DataFrame说明中仅包括字符串列。 >>>df.describe(include=[object]) object count3unique3top a freq1 仅包括来自DataFrame说明的分类列。 >>>df.describe(include=['category']) categorical count3unique3...
# describe 设置include=‘all’ df1.describe(include='all') # --- 输出结果 --- 月考1 月考2 月考3 月考4 表现级别 count 3.000000 3.000000 3.000000 3.000000 3 unique NaN NaN NaN NaN 3 top NaN NaN NaN NaN C级 freq NaN NaN NaN NaN 1 mean 83.333333 90.333333 89.666667 90.666667 NaN std ...
describe()函数用于生成描述性统计信息,包括汇总数据集分布的中心趋势、分散度和形状(不包括值)的统计数据。它分析数值和对象序列,以及混合数据类型的列集。输出取决于所提供的数据。 语法: 参数: percentile:列出介于 0–1 之间的列表式数据类型。 include:描述数据帧时要包含的数据类型列表。
info.describe(include=[np.object]) info.describe(include=['category']) 输出 categorical count 3 unique 3 top u freq 1 例子4 import pandas as pd import numpy as np a1 = pd.Series([1, 2, 3]) a1.describe() a1 = pd.Series(['p', 'q', 'q', 'r']) ...
describe() pd.describe()是Pandas 库中 DataFrame 类的一个方法,用于显示数据集的统计摘要信息,包括计数、均值、标准差、最小值、最大值和四分位数等。 df = pd.read_csv("data.csv") # 假设我们的数据文件为 data.csv df.describe() # 显示数据集的统计摘要信息 上述代码将读取data.csv文件中的数据,并...
describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量,要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计,可以将其中的参数include设为all。 head()方法和tail()方法则是分别显示数据集的前n和后n行数据。如果想要随机看N行的数据,可以使用sample()方法。 df.sample(3) ...
df_large.memory_usage().sum() / (1024**2) 15.258911132812516.Describe 描述函数计算数字列的基本统计信息，这些列包括计数、平均值、标准差、最小值和最大值、中值、第一个和第三个四分位数。因此，它提供了数据帧的统计摘要。17.Merge Merge()根据共享列中的值组合数据帧。考虑以下两个数据帧。我们可以...