dfdes = df.describe(percentiles=[.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9])

### 回答1：
A：这是使用Pandas库中的DataFrame描述统计量函数describe()对DataFrame df进行描述统计，其中percentiles参数指定了需要计算的分位数值。该语句将会计算df中10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%分位数的值。

### 回答2：
df.describe(percentiles=[.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9])是一个用于计算数据框df的描述统计信息的函数。在默认情况下，describe()函数会计算df中的数值型列的基本统计量，包括数量、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数（50%分位数）、75%分位数和最大值。

在这个特定的例子中，通过指定percentiles参数为[.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9]，函数还会计算出每个数值型列的额外分位数。所谓分位数，指的是将整个数据集按照大小顺序排列后，将其分成100等分或其他百分比等分的点。在这个例子中，分位数包含了0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8和0.9这九个百分位数。计算这些分位数可以提供更详细的数据分布信息。

通过运行这个函数，我们可以得到一个新的数据框dfdes，其中包含了原始数据框df各个数值型列的描述统计信息，以及额外的九个分位数。这些统计信息可以帮助我们了解数据的分布、集中趋势和离散程度，从而进行数据分析和决策制定。

### 回答3：
这段代码是对一个DataFrame（df）进行描述性统计分析的操作。describe()函数会计算出DataFrame中各个数值型（numeric）列的统计量，包括计数（count）、均值（mean）、标准差（std）、最小值（min）、第一四分位数（25%）、中位数（50%）、第三四分位数（75%）、最大值（max）等。通过添加percentiles参数，可以指定额外计算其他百分位数的值。

在这个例子中，percentiles参数设置为[.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9]，意味着除了计算标准的百分位数之外，还会额外计算第10%、第20%、第30%、第40%、第60%、第70%、第80%、第90%的百分位数。

通过这个操作，我们可以得到DataFrame中各个数值型列的更详细的统计信息，了解数据分布的具体情况。这对于数据探索和分析非常有帮助，可以揭示数据的异常值、集中趋势、离散程度等特征。