data.select_dtypes('object').describe()

这是 pandas 库中的方法，用于选取数据集中所有数据类型为 object 的列，并对其进行描述性统计。具体来说，它会返回这些列的计数、唯一值数、最常出现的值和出现频率的统计信息。

例如，假设我们有以下数据集：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 35, 40],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M'],
    'city': ['New York', 'San Francisco', 'San Francisco', 'Boston']
})

print(data)

输出：

       name  age gender           city
0     Alice   25      F       New York
1       Bob   30      M  San Francisco
2   Charlie   35      M  San Francisco
3     David   40      M         Boston

如果我们想选取数据集中所有类型为 object 的列并对其进行描述性统计，我们可以使用 `select_dtypes()` 方法：

object_columns = data.select_dtypes('object')
print(object_columns.describe())

输出：

           name gender           city
count         4      4              4
unique        4      2              3
top     Charlie      M  San Francisco
freq          1      3              2

这里我们得到了三列的统计信息。其中，`count` 表示该列的非缺失值数量，`unique` 表示该列的唯一值数量，`top` 表示该列中出现频率最高的值，`freq` 表示该列中出现频率最高的值的出现次数。