可以用describe()函数对RetailData文件里的里的数据进行描述性统计分析并得到以下表格中的内容：

`describe()` 是 Pandas 库中用于生成DataFrame或Series中数值列的基本统计信息的方法，主要包括计数（count）、平均值（mean）、标准差（std），最小值（min）、25%分位数（Q1, 第四分位数）、50%分位数（median, 中位数）和最大值（max）。这个函数通常用于快速了解数据集的概貌，包括是否存在缺失值、数据分布情况等。

如果你想用 `describe()` 对名为 `RetailData` 的文件进行描述性统计分析，请确保 `RetailData` 是一个包含数值型数据的CSV或Excel文件，且已经被加载到一个 Pandas DataFrame 中。如果你还没有导入 `pandas` 并读取文件，那么首先你需要执行这样的操作：

import pandas as pd

# 加载 RetailData 文件
df = pd.read_csv('RetailData.csv') 或者 df = pd.read_excel('RetailData.xlsx')

# 使用 describe() 函数
description = df.describe()

运行这段代码后，你会得到一个表格，包含了各列的统计信息，如每列的非空值数量（count）、均值（mean）、标准差（std）、最小值（min）、第一四分位数（Q1）、中位数（median）以及最大值（max）。

如果你没有看到预期的输出，可能是因为文件路径错误、文件格式不对，或者 `RetailData` 中有非数字类型的列。如果有非数字列，`describe()` 只会对数值类型的数据计算统计信息。