怎么使用python中的describe 函数
时间: 2023-05-21 11:06:12 浏览: 602
describe函数是Pandas库的一个函数,用于对数据集进行描述性统计分析。它可以显示数据集的统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。使用方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建数据集
data = {'姓名': ['Jack', 'Tom', 'Mary', 'Alex'], '年龄': [23, 25, 22, 24], '性别': ['男', '男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)
# 对数据集进行描述性统计分析
describe_result = df.describe()
print(describe_result)
```
输出结果如下:
```
年龄
count 4.000000
mean 23.500000
std 1.290994
min 22.000000
25% 23.000000
50% 23.500000
75% 24.000000
max 25.000000
```
以上就是使用Python中的describe函数的方法。
相关问题
python中describe函数用法
在Python中,describe函数通常用于数据分析和统计。它可以对数据集进行描述性统计分析,包括计算数据的均值、标准差、最小值、最大值、中位数等。使用describe函数可以快速了解数据集的基本情况,帮助我们更好地理解数据。在pandas库中,describe函数可以应用于DataFrame和Series对象。
Python里describe函数
在 Python 中,通常用于数据分析的 Pandas 库提供了 DataFrame.describe() 方法,可以用于计算数据集的基本统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、25% 分位数、中位数、75% 分位数、最大值等。
该方法的语法如下:
```python
DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None)
```
其中,percentiles 参数用于指定要计算的分位数信息,默认为 [0.25, 0.50, 0.75],即计算 25% 分位数、中位数和 75% 分位数。include 和 exclude 参数用于控制计算统计信息的列,可以指定需要包含或排除的列。
该方法返回一个新的 DataFrame,其中包含各列的统计信息。