如何对dataframe的列A-C的数据进行描述性统计,并保留三位小数
时间: 2024-05-05 21:15:17 浏览: 13
可以使用describe()方法对列A-C的数据进行描述性统计,然后使用round()方法保留三位小数。
假设DataFrame为df,以下是示例代码:
```
df[['A', 'B', 'C']].describe().round(3)
```
其中[['A', 'B', 'C']]表示要对哪些列进行统计,describe()方法返回描述性统计信息,round()方法保留三位小数。
相关问题
如恶化对dataframe的列A-C的数据进行描述性统计
若要对dataframe的列A-C的数据进行描述性统计,可以使用describe()函数。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个简单的dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 对列A-C进行描述性统计
desc = df[['A', 'B', 'C']].describe()
print(desc)
```
输出结果如下:
```
A B C
count 3.0 3.0 3.0
mean 2.0 5.0 8.0
std 1.0 1.0 1.0
min 1.0 4.0 7.0
25% 1.5 4.5 7.5
50% 2.0 5.0 8.0
75% 2.5 5.5 8.5
max 3.0 6.0 9.0
```
可以看到,describe()函数返回了每个列的数量、平均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。
dataframe中,如何对列A等于1的情况下的列B的数值进行描述性统计
对于dataframe中列A等于1的情况下的列B的数值进行描述性统计,可以使用以下代码实现:
```python
import pandas as pd
# 构造数据
data = {'A': [1, 2, 1, 3, 1],
'B': [2, 3, 1, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 只统计A列等于1时的B列描述性统计信息
df[df['A'] == 1]['B'].describe()
```
运行结果为:
```
count 3.000000
mean 2.666667
std 2.081666
min 1.000000
25% 1.500000
50% 2.000000
75% 3.500000
max 5.000000
Name: B, dtype: float64
```
可以看到,这段代码实现了对A等于1时的B列的数值进行了描述性统计,包括样本数量、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大值。
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