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。

相关问题

df.describe()详解

`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。

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。