dataframe describe

DataFrame的describe()方法是用来统计DataFrame中每列的基本统计量，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。这个方法可以帮助我们快速了解DataFrame中每列的数据分布情况，以及是否存在异常值等问题。

相关问题

pandas DataFrame describe在 pyspark DataFrame中用什么代替

在 PySpark DataFrame 中，您可以使用 `describe()` 方法来获取描述性统计信息，该方法类似于 Pandas 的 `describe()` 方法。该方法返回一个 DataFrame，其中包含每个数值列的计数、平均值、标准差、最小值、最大值和四分位数。

以下是一个示例：

from pyspark.sql.functions import describe

# 创建 PySpark DataFrame
data = [("Alice", 1), ("Bob", 2), ("Charlie", 3)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 获取描述性统计信息
df.select(describe("Age")).show()

输出：

+-------+------------------+
|summary|               Age|
+-------+------------------+
|  count|                 3|
|   mean|2.0               |
| stddev|1.0               |
|    min|                 1|
|    max|                 3|
+-------+------------------+

您可以使用 `summary()` 方法来获取更多的统计信息，如下所示：

df.summary().show()

输出：

+-------+-----+------------------+
|summary| Name|               Age|
+-------+-----+------------------+
|  count|    3|                 3|
|   mean| null|2.0               |
| stddev| null|1.0               |
|    min|Alice|                 1|
|    25%| null|                 1|
|    50%| null|                 2|
|    75%| null|                 3|
|    max|Charlie|                 3|
+-------+-----+------------------+

dataframe.describe

DataFrame.describe() 是 Pandas 库中 DataFrame 类的一个方法，用于生成 DataFrame 中数值列的统计描述信息，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。该方法可以帮助用户快速了解 DataFrame 中数值列的分布情况，以便进行数据分析和处理。