pandas中describe函数详解

pandas中的describe函数是用来统计数据集的基本统计信息的函数，包括计数、平均数、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值等。它可以对数值型和非数值型数据进行统计分析。

具体来说，describe函数的参数包括percentiles、include和exclude。其中，percentiles参数用于指定分位数，include和exclude参数用于指定需要或不需要统计的数据类型。

describe函数返回的结果是一个DataFrame，其中包含了各种统计信息的值。这些值可以用于数据分析和可视化。

总之，pandas中的describe函数是一个非常有用的函数，可以帮助我们快速了解数据集的基本统计信息，从而更好地进行数据分析和可视化。

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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。

pandas describe

pandas的describe函数用于展示数据的一些描述性统计信息。根据官方文档\[1\]和示例\[2\]，describe函数可以接受三个参数：percentiles、include和exclude。

- percentiles参数用于设置输出的百分位数，默认为\[.25, .5, .75\]，即返回第25、第50和第75百分位数。可以通过设置percentiles参数来返回其他百分位数的值，例如df.describe(percentiles=\[.8, .9\])。
- include参数用于控制输出的列。默认情况下，只输出数值型数据的统计信息。如果设置include参数为'all'，则输出所有列的统计信息；如果设置为'O'，则只输出离散型变量的统计信息。
- exclude参数与include参数相反，用于指定不输出哪些列的统计信息。

示例代码\[3\]展示了如何使用describe函数统计一个DataFrame的信息。首先创建了一个DataFrame对象c，然后使用describe函数对所有列进行统计，并将结果保存在desc变量中。

总结起来，pandas的describe函数可以方便地获取DataFrame的描述性统计信息，包括百分位数、均值、标准差等。可以通过设置percentiles、include和exclude参数来控制输出的内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pandas中describe()函数的使用介绍](https://blog.csdn.net/qq_24754061/article/details/103738513)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【Python】pandas的describe参数详解](https://blog.csdn.net/Asher117/article/details/93329779)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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