data.describe() data['left'].value_counts()/data['left'].count()这段代码的意义
时间: 2024-01-19 21:03:11 浏览: 28
这段代码是针对一个名为`data`的DataFrame对象的操作。下面是每个代码段的具体意义:
1. `data.describe()`:该方法计算DataFrame中数值列的描述统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、25%、50%、75%分位数和最大值。这个方法可以帮助你快速了解DataFrame中数值列的分布情况。
2. `data['left'].value_counts()/data['left'].count()`:这行代码计算了DataFrame中`left`列的每个值的频率。首先,`value_counts()`方法计算了`left`列中每个值出现的次数。然后,除以`left`列的总数,得到每个值的频率。这个方法可以帮助你了解`left`列中各个值的分布情况,特别是二元分类变量的情况下,如何计算正负样本比例。
相关问题
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:
```python
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。
train_data.describe()
`train_data.describe()` 是 Pandas 库中的一个方法,用于生成针对数据框(DataFrame)中数值型列的统计信息摘要。该方法返回一个新的数据框,其中包含每个数值型列的基本统计信息,如计数、均值、标准差、最小值、25% 分位数、50% 分位数(中位数)、75% 分位数和最大值。
例如,如果 `train_data` 是一个数据框,其中包含数值型列 "A"、"B" 和 "C",则 `train_data.describe()` 方法将生成一个新的数据框,其中包含这些列的基本统计信息,如下所示:
```
A B C
count 1000.000000 1000.000000 1000.000000
mean 0.502136 0.498342 0.501684
std 0.287456 0.292604 0.288134
min 0.001000 0.001000 0.001000
25% 0.252000 0.246000 0.249000
50% 0.498500 0.492000 0.504500
75% 0.756750 0.750250 0.752250
max 0.999000 0.998000 0.999000
```
其中,"count" 表示每个列中的非缺失值数量,"mean" 表示每个列的平均值,"std" 表示每个列的标准差,"min" 和 "max" 分别表示每个列的最小值和最大值,"25%"、"50%" 和 "75%" 分位数表示每个列的百分位数。