Pandas中describe()函數(shù)的具體使用
先附上官方文檔:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.describe.html
describe()有三個(gè)參數(shù):
DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None) # return:Series or DataFrame. Summary statistics of the Series or Dataframe provided.
幾個(gè)要點(diǎn):
1.include=‘all’,代表對(duì)所有列進(jìn)行統(tǒng)計(jì),如果不加這個(gè)參數(shù),則只對(duì)數(shù)值列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)
datafile.describe(include='all')
沒加參數(shù)的少了height列(height為離散型變量,其余為數(shù)值型):
加了參數(shù)include=‘all’,出現(xiàn)height變量:
2.統(tǒng)計(jì)變量說明:
- count:數(shù)量統(tǒng)計(jì),此列共有多少有效值
- unipue:不同的值有多少個(gè)
- std:標(biāo)準(zhǔn)差
- min:最小值
- 25%:四分之一分位數(shù)
- 50%:二分之一分位數(shù)
- 75%:四分之三分位數(shù)
- max:最大值
- mean:均值
3.僅僅顯示離散型變量:include=[‘O’]
df.describe(include=['O'])
只顯示了height列:
4.第一個(gè)percentiles,這個(gè)參數(shù)可以設(shè)定數(shù)值型特征的統(tǒng)計(jì)量,默認(rèn)[.25, .5, .75],返回25%,50%,75%時(shí)候的數(shù)據(jù),可修改參數(shù),**如:
df.describe(percentiles=[.10, .75, .8])
5.第三個(gè)參數(shù)可以指定不選擇哪些列。
例如
df.describe(exclude=['O'])
height列沒有了:
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