data2.describe()
时间: 2023-12-16 21:57:34 浏览: 29
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:
```python
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
data.describe
`data.describe()`是一个DataFrame或Series对象的方法,用于生成该数据集(DataFrame或Series)的统计摘要。它会计算每个数值列的基本统计量,例如平均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。默认情况下,它只会计算数值列的统计信息,但可以使用参数include='all'来包含所有列的统计信息。
示例:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.describe())
```
输出结果:
```
Sales Expenses
count 50.000000 50.000000
mean 1250.000000 625.000000
std 144.385413 72.192693
min 1000.000000 500.000000
25% 1125.000000 562.500000
50% 1250.000000 625.000000
75% 1375.000000 687.500000
max 1500.000000 750.000000
```
这里假设数据集的文件名为'data.csv',数据集包含了'Sales'和'Expenses'两列数据。执行`data.describe()`后,输出了这两列数据的统计信息,包括计数、平均值、标准差、最小值、最大值、中位数、25%的分位数和75%的分位数。
data.describe()
`data.describe()`是一个DataFrame或Series对象的方法,用于生成该数据集(DataFrame或Series)的统计摘要。它会计算每个数值列的基本统计量,例如平均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。默认情况下,它只会计算数值列的统计信息,但可以使用参数include='all'来包含所有列的统计信息。
示例:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.describe())
```
输出结果:
```
Sales Expenses
count 50.000000 50.000000
mean 1250.000000 625.000000
std 144.385413 72.192693
min 1000.000000 500.000000
25% 1125.000000 562.500000
50% 1250.000000 625.000000
75% 1375.000000 687.500000
max 1500.000000 750.000000
```
这里假设数据集的文件名为'data.csv',数据集包含了'Sales'和'Expenses'两列数据。执行`data.describe()`后,输出了这两列数据的统计信息,包括计数、平均值、标准差、最小值、最大值、中位数、25%的分位数和75%的分位数。