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：

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。

相关问题

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。

train_data = pd.read_csv("01.Train_Data.csv") test = pd.read_csv("01.Test_Data.csv") train_data.head() train_data.shape train_data.info() train_data.isnull().sum() train_data.describe() train_data.describe(include='all')

根据你提供的代码，你已经成功地读取了训练数据和测试数据，并将它们存储在`train_data`和`test`这两个DataFrame中。

接下来，让我逐个解释你的代码：

- `train_data.head()`：这将显示`train_data` DataFrame的前5行数据。
- `train_data.shape`：这将显示`train_data` DataFrame的形状，即行数和列数。
- `train_data.info()`：这将显示`train_data` DataFrame的基本信息，包括每列的名称、非空值的数量以及每列的数据类型。
- `train_data.isnull().sum()`：这将计算`train_data` DataFrame中每列的缺失值数量。
- `train_data.describe()`：这将显示`train_data` DataFrame中数值列的统计摘要，包括计数、均值、标准差、最小值、25%、50%、75%和最大值。
- `train_data.describe(include='all')`：这将显示`train_data` DataFrame中所有列的统计摘要，包括数值列和非数值列。

请确保CSV文件已经正确加载，并且Pandas库已经正确导入。如果有任何问题，请随时提问。