data.describe
时间: 2023-12-15 12:07:34 浏览: 66
`data.describe()`是一个DataFrame或Series对象的方法,用于生成该数据集(DataFrame或Series)的统计摘要。它会计算每个数值列的基本统计量,例如平均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。默认情况下,它只会计算数值列的统计信息,但可以使用参数include='all'来包含所有列的统计信息。
示例:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.describe())
```
输出结果:
```
Sales Expenses
count 50.000000 50.000000
mean 1250.000000 625.000000
std 144.385413 72.192693
min 1000.000000 500.000000
25% 1125.000000 562.500000
50% 1250.000000 625.000000
75% 1375.000000 687.500000
max 1500.000000 750.000000
```
这里假设数据集的文件名为'data.csv',数据集包含了'Sales'和'Expenses'两列数据。执行`data.describe()`后,输出了这两列数据的统计信息,包括计数、平均值、标准差、最小值、最大值、中位数、25%的分位数和75%的分位数。
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data.describe()
`data.describe()`是一个DataFrame或Series对象的方法,用于生成该数据集(DataFrame或Series)的统计摘要。它会计算每个数值列的基本统计量,例如平均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。默认情况下,它只会计算数值列的统计信息,但可以使用参数include='all'来包含所有列的统计信息。
示例:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.describe())
```
输出结果:
```
Sales Expenses
count 50.000000 50.000000
mean 1250.000000 625.000000
std 144.385413 72.192693
min 1000.000000 500.000000
25% 1125.000000 562.500000
50% 1250.000000 625.000000
75% 1375.000000 687.500000
max 1500.000000 750.000000
```
这里假设数据集的文件名为'data.csv',数据集包含了'Sales'和'Expenses'两列数据。执行`data.describe()`后,输出了这两列数据的统计信息,包括计数、平均值、标准差、最小值、最大值、中位数、25%的分位数和75%的分位数。
data.describe()
`data.describe()` 是 Pandas 库中的一个函数,用于生成数据集的统计描述。该函数会计算数据集的各种统计信息,包括计数、平均值、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。默认情况下,该函数只会计算数值型数据的统计信息,但也可以通过设置参数来计算其他类型的数据。
例如,如果 `data` 是一个 Pandas 数据框,那么可以使用以下代码调用 `describe()` 函数:
```python
data.describe()
```
该函数将返回一个新的 Pandas 数据框,其中包含数据集的统计描述信息。