df.describe()详解
时间: 2023-12-16 18:03:37 浏览: 37
`df.describe()` 是 Pandas DataFrame 的一个函数,用于计算给定数据集的统计信息。它返回一个包含数据集的基本统计信息的 DataFrame,包括计数、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。
具体来说,`df.describe()` 函数计算以下统计信息:
- count:每个列中的非空值数量。
- mean:每个列中的平均值。
- std:每个列中的标准差。
- min:每个列中的最小值。
- 25%:每个列中的 25% 分位数,也就是数据集中的 25% 分位数。
- 50%:每个列中的 50% 分位数,也就是数据集中的中位数。
- 75%:每个列中的 75% 分位数,也就是数据集中的 75% 分位数。
- max:每个列中的最大值。
`df.describe()` 可以对数值型数据和非数值型数据都起作用,但它只计算数值型数据的统计信息。如果数据集中有缺失值,则将不会计算缺失值所在列的统计信息。
需要注意的是,`df.describe()` 函数返回的统计信息 DataFrame 中的列名是原始数据集中的列名,而不是统计信息的列名。如果需要自定义列名,可以使用 `df.describe().rename()` 函数进行重命名。
相关问题
df.describe()
这段代码使用了 pandas 库中的 describe 方法,用于查看 DataFrame 对象 df 中的数据统计信息,包括每一列的计数、均值、标准差、最小值、最大值、四分位数等。
具体来说,代码中调用了 df.describe() 方法,它会输出 DataFrame 中每一列的统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、最大值、四分位数等。其中,"count" 表示非空值数量,"mean" 表示平均值,"std" 表示标准差,"min" 表示最小值,"25%"、"50%"、"75%" 表示各自对应的四分位数,"max" 表示最大值。
通过 df.describe() 方法输出的统计信息,我们可以快速了解 DataFrame 中每一列数据的分布情况,方便进行数据探索和分析。需要注意的是,describe 方法只能描述数值型变量的统计信息,对于非数值型变量,需要使用其他方法进行描述。
df.describe()函数
`df.describe()`函数是一个用于描述数据集的函数,它返回一个包含数据集中各个列的统计信息的数据框。这些统计信息包括:计数、平均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。
例如,如果我们有一个名为df的数据框,我们可以使用`df.describe()`函数来获得描述这个数据框的统计信息。该函数将返回一个新的数据框,其中包括df中的每个数值列的统计信息。如果数据框中有非数值列,则这些列将被忽略。
下面是一个使用Pandas库中的df.describe()函数的示例代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个数据框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
'age': [25, 32, 18, 47, 22],
'height': [165, 180, 157, 175, 172],
'weight': [55, 78, 45, 90, 62]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用describe()函数获取统计信息
df.describe()
```
输出结果为:
```
age height weight
count 5.000000 5.000000 5.000000
mean 28.800000 169.800000 66.000000
std 12.326899 10.446314 18.475143
min 18.000000 157.000000 45.000000
25% 22.000000 165.000000 55.000000
50% 25.000000 172.000000 62.000000
75% 32.000000 175.000000 78.000000
max 47.000000 180.000000 90.000000
```
从结果中可以看出,数据框中有5行数据,每列数据的平均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值都被列出。 例如,年龄列的平均值是28.8岁,最小值是18岁,最大值是47岁,标准差是12.33岁。