如何对订单详情表的counts和amounts两列做数值型数据的描述性统计

在Python中，你可以使用pandas库来进行数据描述性统计分析，包括对counts和amounts列的统计。首先，假设你已经将数据加载到一个名为df的DataFrame中，对应的列分别是'counts'和'amoutns'。

import pandas as pd

# 假设 df 是包含 'counts' 和 'amounts' 的 DataFrame
df.describe(include=['number'])  # 对数字类型的列进行描述性统计

# 这将会输出：
#         counts        amounts
# count  n_rows    n_rows
# mean       ...           ...
# std        ...           ...
# min        ...           ...
# 25%        ...           ...
# 50%        ...           ...
# 75%        ...           ...
# max        ...           ...

# 'count' 表示每列有多少非缺失值，
# 'mean' 表示平均值，
# 'std' 表示标准差，
# 'min' 和 'max' 分别是最小值和最大值，
# '25%', '50%', '75%' 则是四分位数，分别对应于下四分位数(Q1)、中位数(Median)和上四分位数(Q3)。

# 如果你想了解每个列的具体分布情况，可以使用value_counts()函数对分类变量，或hist()或boxplot()函数对数值变量。

记得先检查列的数据类型，确保它们确实是数值型数据。