exp.describe(include='all')
时间: 2023-10-04 08:03:01 浏览: 20
这是一个 pandas DataFrame 对象的方法,用于生成关于 DataFrame 中所有列的统计信息的汇总。包括数据类型、非空值数量、唯一值数量、最常见的值和频率。如果列的数据类型是数字,则还包括平均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。如果列的数据类型是字符串,则还包括字符串的长度统计信息。参数 include='all' 表示要包括所有列,无论它们的数据类型是什么。
相关问题
解释代码book.describe(include='all')
这段代码是Python中利用Pandas库对一个数据框进行描述性统计分析的操作。其中,book是一个数据框,而describe()是Pandas库中的一个函数,用于对数据框进行描述性统计分析。
通常情况下,describe()函数会默认只对数据类型为数值型的列进行统计分析,因此,该函数的输出结果只包含数值型列的统计信息。如果我们想要对所有列都进行统计分析,需要将参数include设置为'all',这样就会输出所有列的统计信息。
总结一下,代码book.describe(include='all')的作用是对数据框book中的所有列进行描述性统计分析,并输出统计结果。
print(data.describe(include='all'))
这是一个针对 Pandas 数据库中的数据框(DataFrame)的 describe 函数的调用,其中参数 include='all' 表示输出所有数据类型的统计信息。该函数会输出数据框每列的计数、均值、标准差、最小值、25% 分位数、中位数、75% 分位数、最大值等统计信息。如果列的数据类型为非数值类型,还会输出该列的唯一值数量、最频繁出现的值和频率等信息。这个函数可以帮助我们快速了解数据的基本情况,包括是否存在缺失值、异常值等情况。
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