df_raw.describe(datetime_is_numeric=True).transpose()怎样更改代码使得在在Pandas版本4.0及以后实现同样的功能

在 Pandas 版本 4.0 及更新之后，`describe()` 函数的行为略有改变，尤其是当 `datetime_is_numeric` 参数存在时。如果你想在新版本中保持类似的功能，可以按照以下步骤操作：

1. 首先确认数据框 (`df_raw`) 中的日期时间列确实需要被视为数值型进行描述统计。如果它们本来就是 datetime 类型，不需要额外设置。

2. 如果确实需要将日期时间列转换成数值以便描述，你可以先将其转换为合适的数值类型，如 `pd.to_datetime(df_raw['datetime_column']).dt.floor('某种时间单位')` 或 `pd.to_timedelta` 等，然后进行描述。

3. 使用 `.agg()` 或 `.apply(pd.DataFrame.describe)`, 这些方法可以在指定列上直接应用 `describe()` 函数。例如：

numeric_columns = df_raw.select_dtypes(include='number').columns
date_columns = df_raw.select_dtypes(include='datetime64').columns

# 对数值列进行描述
numeric_stats = df_raw[numeric_columns].describe()

# 对日期列（假设已经转换为数值）进行描述
date_stats = df_raw[date_columns].agg(['count', 'mean', 'std', 'min', '25%', '50%', '75%', 'max'])

# 合并结果
all_stats = pd.concat([numeric_stats, date_stats], axis=1)

这里的 `select_dtypes()` 用于选择数据类型的列，`agg()` 或 `.apply()` 负责分别对数值列和日期列执行描述统计。