1.1 查看常见统计量 describe df.describe() #数值型统计描述,非空数值 df.describe(include = ['object']) #类别型统计描述 df.describe(include = 'all') #包含所有 1. 2. 3. 1.2 一般对数值型数据统计 1.2.1 基于非空数值统计sum\mean\max\min\var\std df.iloc[:,:4].sum() #默认按照列进行求...
p分位数可以用于分组,即将任意个数的数据从小到大进行分组,使得每一组的包含的数据的个数都近似相等,等频分箱 (2)describe def test(): df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':['d','e','f']}) print(df.describe(include='all')) # 需要注意的是,要加上'all',否则,只会...
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...
'''# 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describe 函数中,我们可以设置参数“include = 'all'”来获取连续变量和分类变量的摘要。 countries_df.describe(include = 'all') 想深入了解用于数据分析的 python 吗?您可以按照官方 python 文档进行操作,也可以注册我的cda网校课程。ps:https://edu.cda.cn/goods/show/365?targetId=1307&preview=0 ...
countries_df.describe(include = 'all') 3、数据选择和过滤 分析其实不需要数据集的所有行和列,只需要选择感兴趣的列并根据问题过滤一些行。 例如,我们可以使用以下代码选择 Country 和 NewConfirmed 列: countries_df[['Country','NewConfirmed']]
df.describe(include='object') #df.describe(include='all') 10.数值处理: df['变量']=round(df['变量'],2) # 保留两位小数 df['变量']=round(df['变量']) # 保留整数位 11.格式转换: df['变量']=df['变量'].astype('object') df['变量']=df['变量'].astype('float64') ...
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...
3/explore.csv'#数据探索结果表data= pd.read_csv(datafile,encoding ='utf-8')#读取原始数据,指定UTF-8编码(需要用文本编译器将数据转换为UTF-8编码)#包括对数据的基本描述,percentiles参数是指定计算多少的分位数表(如1/4分位数、中位数等)explore = data.describe(percentiles = [], include ='all')....
[min_periods])计算协方差DataFrame.cummax([axis, skipna])Return cumulative max over requested axis.DataFrame.cummin([axis, skipna])Return cumulative minimum over requested axis.DataFrame.cumprod([axis, skipna])返回累积DataFrame.cumsum([axis, skipna])返回累和DataFrame.describe([percentiles, include,...