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...
pandas.describe_option(pat, _print_desc = False) Python Copy参数:pat :应该匹配单个选项的Regexp。 print_desc : 如果是True(默认),描述将被打印到stdout。否则,描述将作为unicode字符串返回(用于测试)。返回:默认为无,如果_print_desc为False,则描述为一个unicode字符串。
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...
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...
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...
一、pandas的常用统计函数: 1、汇总类 2、唯一去重和按值计数 3、相关系数和方差 二、汇总类 1、df.describe():提取所有数字列的统计结果 1)查看全部书之列 importpandas as pd df=pd.read_csv('./beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv')#读取文件#print(df.head())df['bWendu']=df['bWendu'].st...
下面是实现describe函数参数的基本步骤: 详细步骤 1. 导入必要的库 AI检测代码解析 importpandasaspd# 导入Pandas库,方便数据处理 1. 2. 创建数据类 AI检测代码解析 classDataAnalyzer:def__init__(self,data_frame):""" 初始化数据分析类 :param data_frame: 输入的Pandas DataFrame ...
describe()函数是Pandas库中的一个非常有用的函数,它可以快速返回一个DataFrame或Series的描述性统计信息。对于数值型数据,它通常会返回以下统计量: count:非空值的数量 mean:平均值 std:标准差 min:最小值 25%:第一四分位数 50%:中位数(第二四分位数) ...
Pandas数据分组与操作 本篇为『图解Pandas核心操作函数大全』,讲解Pandas进行数据操作和处理的核心数据结构:Series、DataFrame和Index。 一、Pandas Series Series是一个一维的数组对象,它包含一个值序列和一个对应的索引序列。 Numpy中的一维数组也有隐式定义的整数索引,可以通过它获取元素值,而Series用一种显式定义的索...