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：衡量数据离散程度的统计量。 最小值：数据集中的最...
使用describe函数 要使用describe函数,首先需要导入pandas库,并将数据加载到DataFrame中。下面的示例演示了如何使用describe函数: importpandasaspd# 创建数据集data={'Name':['Tom','Nick','John','Tom','Nick','John','Tom','Nick','John'],'Age':[25,30,35,40,45,50,55,60,65],'Salary':[5000,60...
describe()函数是pandas中的一个统计方法,用于生成数据集的基本描述性统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值、25%、50% 和 75% 等。默认情况下,它只会统计数值型数据的统计信息,对于非数值型数据会输出计数、唯一值数、出现频率最高的值和频率等。 参数详解 1percentiles参数 percentiles参数用于指定所需的...
'''# 计算离散型变量的统计特征df.describe(include=['O']) df.describe(include=[object])''' class name count 10 10 非空计数 unique 2 5 唯一值 top 数学 小孙 出现最频繁 freq 5 2 频次 '''# all 输出全部特征df.describe(include='all')''' class name score count 10 10 10.000000 unique ...
在Python中,describe() 函数通常与数据分析库Pandas一起使用。这个函数为DataFrame或Series对象提供了一个统计摘要,包括计数、平均值、标准差、最小值、四分位数(25%、50%即中位数和75%)以及最大值等。它是一个非常有用的工具,可以快速了解数据的分布情况。 以下是如何在Pandas中使用 describe() 函数的详细说明...
describe(include='number') # 输出到新的Excel文件 desc_stats.to_excel('desc_stats_output.xlsx') 5.5 描述性统计结果输出到word 首先,确保已安装python-docx库,若没有,请在Aanconda Prompt中执行如下命令: pip install python-docx (1)仅输出数据 from docx import Document from docx.shared import ...
python数据清理方面一般都会用到df.describe()这个函数,但其实这是可以传参数的。比如以泰坦尼克号生存预测为例 df = pd.read_csv('./train.csv') df.describe() df.describe(include='O') # 大写英文字母 O df.describe(include='all') 可以看出默认是描述数字类型的属性,而include= “O“ 则是描述object...
data_1.describe() 输出: describe() 列出了数据集中所有数字列的不同描述性统计度量。通过为 include 属性分配值“all”,我们可以获得包含所有列的描述,包括那些包含分类信息的列。 4.memory_usage() memory_usage() 返回一个 Pandas Series,其中包含 Pandas DataFrame 中每列的内存使用情况(以字节为单位)。通...
describe函数是一个pandas库中的函数，用于描述数据的统计特征。它的语法结构如下所示：python DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None)参数 - percentiles：可以指定你感兴趣的分位数，以列表的形式传入。默认情况下，函数会计算25, 50和75的分位数。- include和exclude：用于选择要进行统计...