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。

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。

pandas merge函数详解

pandas merge函数是用于将两个或多个数据框按照指定的列进行合并的函数。它可以根据指定的列将两个数据框中的行进行匹配，并将它们合并成一个新的数据框。merge函数有多种参数可以控制合并的方式，比如合并方式、合并列、合并时的缺失值处理等。如果你需要更详细的信息，可以查看pandas官方文档。