pandas describe函数_一行代码加速你的Pandas数据探索分析

pandas的describe函数可以提供DataFrame各数值列的统计信息，包括计数、平均数、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大值等。

一行代码加速Pandas数据探索分析的方法是：

df.describe(include='all')

其中，include参数可以选择输出的列类型，包括数值类型、对象类型、时间类型等。通过使用'all'参数，可以输出所有类型的列统计信息。

相关问题

pandas describe函数

pandas 的 describe 函数是一个非常常用的函数，它能够对数据进行快速的统计描述。使用 describe 函数可以得到数据的基本统计信息，包括数据量、平均值、标准差、最小值、最大值、25%、50%、75% 分位数等等。

Pandas 的 DataFrame 和 Series 对象都有 describe 函数，用法如下：

import pandas as pd

# DataFrame.describe()
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4.0, 5.6, 7.1], 'C': ['a', 'b', 'c']})
print(df.describe())

# Series.describe()
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(s.describe())

输出结果如下：

# DataFrame.describe() 的输出结果
              A         B
count  3.000000  3.000000
mean   2.000000  5.233333
std    1.000000  1.581139
min    1.000000  4.000000
25%    1.500000  4.800000
50%    2.000000  5.600000
75%    2.500000  6.350000
max    3.000000  7.100000

# Series.describe() 的输出结果
count    5.000000
mean     3.000000
std      1.581139
min      1.000000
25%      2.000000
50%      3.000000
75%      4.000000
max      5.000000
dtype: float64

可以看到，describe 函数的输出结果是一个 DataFrame 或 Series 对象，其中包含了各种统计信息。需要注意的是，describe 函数只会对数值型的数据进行统计，对于非数值型的数据只会输出个数、唯一值数量、最高频率的值以及最高频率的值的出现次数。

pythonpandas函数详解_Python pandas常用函数详解

Pandas 是一个强大的数据分析工具，提供了很多常用的函数来处理数据，下面是一些常用的函数及其用法：

1. read_csv()：读取 CSV 文件并返回一个 DataFrame 对象。

2. head()：返回 DataFrame 的前几行数据，默认为前 5 行。

3. tail()：返回 DataFrame 的后几行数据，默认为后 5 行。

4. info()：返回 DataFrame 的基本信息，包括每列的数据类型、非空值数量等。

5. describe()：返回 DataFrame 的基本统计信息，包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等。

6. shape：返回 DataFrame 的行数和列数。

7. columns：返回 DataFrame 的列名。

8. index：返回 DataFrame 的行索引。

9. loc[]：根据行标签和列标签访问 DataFrame 中的元素。

10. iloc[]：根据行索引和列索引访问 DataFrame 中的元素。

11. dropna()：删除 DataFrame 中的缺失值。

12. fillna()：用指定的值或方法填充 DataFrame 中的缺失值。

13. groupby()：按照指定的列对 DataFrame 进行分组。

14. apply()：对 DataFrame 的每一列应用指定的函数。

15. pivot_table()：根据指定的列计算 DataFrame 的透视表。

16. merge()：将两个 DataFrame 按照指定的列进行合并。

17. sort_values()：按照指定的列对 DataFrame 进行排序。

18. drop_duplicates()：去除 DataFrame 中的重复行。

19. value_counts()：统计 DataFrame 中每个元素出现的次数。

20. isnull()：判断 DataFrame 中的元素是否为空值。

这些函数覆盖了 Pandas 中的很多常用操作，掌握它们对于数据分析和处理非常有帮助。