python describe() 没有基本统计量

`describe()` 是 pandas 库中的一个函数，用于生成数据的基本描述性统计量，包括计数、平均数、标准差、最小值、最大值和四分位数等信息。但是它并不包括其他基本统计量，如偏度、峰度等。

如果你需要计算这些统计量，可以使用其他的函数，例如 `skew()` 计算偏度，`kurtosis()` 计算峰度等。同时，还可以使用 numpy 库中的函数进行计算，例如 `np.mean()` 计算平均数，`np.std()` 计算标准差等。

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用python代码对xlsx表格进行数据基本统计量描述并以年份列进行排序

好的，我可以帮你写出这个Python代码。首先需要使用pandas库来读取xlsx表格数据，然后使用describe()函数得到数据的基本统计量描述，最后使用sort_values()函数以年份列进行排序。代码如下所示：

import pandas as pd

# 读取xlsx表格数据
data = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 使用describe()函数进行基本统计量描述
statistics = data.describe()

# 使用sort_values()函数以年份列进行排序
sorted_data = data.sort_values(by='year')

print(sorted_data)

其中，'filename.xlsx'需要替换成你的xlsx表格文件名，'year'需要替换成你表格中年份所在的列名。这段代码会输出按年份排序后的表格数据，并且同时输出数据的基本统计量描述。希望能够帮到你！

python呈现常用统计量，包括最大最小值，平均值等的pandas函数为

在 pandas 中，可以使用 `describe()` 方法来显示 DataFrame 或 Series 中的常用统计量，包括计数、均值、标准差、最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 Series
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 使用 describe() 方法显示常用统计量
print(data.describe())

输出结果如下：

count    6.000000
mean     3.500000
std      1.870829
min      1.000000
25%      2.250000
50%      3.500000
75%      4.750000
max      6.000000
dtype: float64

其中，`count` 表示样本数量，`mean` 表示均值，`std` 表示标准差，`min` 表示最小值，`25%` 表示第一四分位数，`50%` 表示中位数，`75%` 表示第三四分位数，`max` 表示最大值。