data2.describe()

这是一个DataFrame对象的方法，用于生成关于数据集的统计信息，包括计数、平均数、标准差、最小值、最大值等。具体用法取决于你的数据集，一般来说，你需要先读入数据到DataFrame对象中，然后调用describe()方法来生成统计信息。例如：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_data.csv')
data.describe()

其中，'your_data.csv' 是你的数据文件路径。如果数据集中有缺失值，describe()方法默认会忽略这些缺失值。如果你想包括缺失值在内，可以使用`describe(include='all')`。

相关问题

train_data = pd.read_csv("01.Train_Data.csv") test = pd.read_csv("01.Test_Data.csv") train_data.head() train_data.shape train_data.info() train_data.isnull().sum() train_data.describe() train_data.describe(include='all')

根据你提供的代码，你已经成功地读取了训练数据和测试数据，并将它们存储在`train_data`和`test`这两个DataFrame中。

接下来，让我逐个解释你的代码：

- `train_data.head()`：这将显示`train_data` DataFrame的前5行数据。
- `train_data.shape`：这将显示`train_data` DataFrame的形状，即行数和列数。
- `train_data.info()`：这将显示`train_data` DataFrame的基本信息，包括每列的名称、非空值的数量以及每列的数据类型。
- `train_data.isnull().sum()`：这将计算`train_data` DataFrame中每列的缺失值数量。
- `train_data.describe()`：这将显示`train_data` DataFrame中数值列的统计摘要，包括计数、均值、标准差、最小值、25%、50%、75%和最大值。
- `train_data.describe(include='all')`：这将显示`train_data` DataFrame中所有列的统计摘要，包括数值列和非数值列。

请确保CSV文件已经正确加载，并且Pandas库已经正确导入。如果有任何问题，请随时提问。

display(train_data.describe()) display(test_data.describe())

这个问题看起来像是一个Python的代码，我能够理解它是想要展示训练数据和测试数据的描述性统计信息。如果你想在Python中展示这些信息，你可以使用以下代码：

display(train_data.describe())
display(test_data.describe())

其中，`train_data`和`test_data`应该是Pandas数据框对象。如果你在Jupyter Notebook中运行这个代码，就可以看到这些数据的描述性统计信息被展示出来了。如果你需要更具体的信息，请提供更多的上下文或者信息，我会尽力回答你的问题。