pandas的describe

pandas中的describe函数是用来统计数据集的基本统计信息的函数，包括计数、平均数、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值等。它可以对数值型和非数值型数据进行统计分析。

具体来说，describe函数的参数包括percentiles、include和exclude。其中，percentiles参数用于指定分位数，include和exclude参数用于指定需要或不需要统计的数据类型。

describe函数返回的结果是一个DataFrame，其中包含了各种统计信息的值。这些值可以用于数据分析和可视化。

总之，pandas中的describe函数是一个非常有用的函数，可以帮助我们快速了解数据集的基本统计信息，从而更好地进行数据分析和可视化。

相关问题

pandas describe

pandas的describe函数用于展示数据的一些描述性统计信息。根据官方文档\[1\]和示例\[2\]，describe函数可以接受三个参数：percentiles、include和exclude。

- percentiles参数用于设置输出的百分位数，默认为\[.25, .5, .75\]，即返回第25、第50和第75百分位数。可以通过设置percentiles参数来返回其他百分位数的值，例如df.describe(percentiles=\[.8, .9\])。
- include参数用于控制输出的列。默认情况下，只输出数值型数据的统计信息。如果设置include参数为'all'，则输出所有列的统计信息；如果设置为'O'，则只输出离散型变量的统计信息。
- exclude参数与include参数相反，用于指定不输出哪些列的统计信息。

示例代码\[3\]展示了如何使用describe函数统计一个DataFrame的信息。首先创建了一个DataFrame对象c，然后使用describe函数对所有列进行统计，并将结果保存在desc变量中。

总结起来，pandas的describe函数可以方便地获取DataFrame的描述性统计信息，包括百分位数、均值、标准差等。可以通过设置percentiles、include和exclude参数来控制输出的内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pandas中describe()函数的使用介绍](https://blog.csdn.net/qq_24754061/article/details/103738513)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【Python】pandas的describe参数详解](https://blog.csdn.net/Asher117/article/details/93329779)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

pandas describe函数

pandas 的 describe 函数是一个非常常用的函数，它能够对数据进行快速的统计描述。使用 describe 函数可以得到数据的基本统计信息，包括数据量、平均值、标准差、最小值、最大值、25%、50%、75% 分位数等等。

Pandas 的 DataFrame 和 Series 对象都有 describe 函数，用法如下：

import pandas as pd

# DataFrame.describe()
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4.0, 5.6, 7.1], 'C': ['a', 'b', 'c']})
print(df.describe())

# Series.describe()
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(s.describe())

输出结果如下：

# DataFrame.describe() 的输出结果
              A         B
count  3.000000  3.000000
mean   2.000000  5.233333
std    1.000000  1.581139
min    1.000000  4.000000
25%    1.500000  4.800000
50%    2.000000  5.600000
75%    2.500000  6.350000
max    3.000000  7.100000

# Series.describe() 的输出结果
count    5.000000
mean     3.000000
std      1.581139
min      1.000000
25%      2.000000
50%      3.000000
75%      4.000000
max      5.000000
dtype: float64

可以看到，describe 函数的输出结果是一个 DataFrame 或 Series 对象，其中包含了各种统计信息。需要注意的是，describe 函数只会对数值型的数据进行统计，对于非数值型的数据只会输出个数、唯一值数量、最高频率的值以及最高频率的值的出现次数。