前言

在 Pandas 中，describe() 函數(shù)能夠?yàn)閿?shù)據(jù)框（DataFrame）中的數(shù)值列提供統(tǒng)計(jì)摘要信息。

一、describe() 函數(shù)是什么？

describe() 函數(shù)是 Pandas 數(shù)據(jù)框（DataFrame）對(duì)象的一個(gè)方法，它用于生成有關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)摘要。這個(gè)統(tǒng)計(jì)摘要包括了數(shù)據(jù)列的數(shù)量、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、25% 分位數(shù)、中位數(shù)（50% 分位數(shù)）、75% 分位數(shù)和最大值。

二、describe()函數(shù)的基本用法

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個(gè)示例數(shù)據(jù)框
data = {'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [50000, 60000, 75000, 80000, 90000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用 describe() 函數(shù)生成統(tǒng)計(jì)摘要
summary = df.describe()

print(summary)

             Age        Salary
count   5.000000      5.000000
mean   35.000000  71000.000000
std     7.905694  15968.719423
min    25.000000  50000.000000
25%    30.000000  60000.000000
50%    35.000000  75000.000000
75%    40.000000  80000.000000
max    45.000000  90000.000000

三、describe() 函數(shù)的參數(shù)說(shuō)明

describe() 函數(shù)有一些可選參數(shù)，可以用來(lái)控制統(tǒng)計(jì)摘要的輸出。

• percentiles：指定要計(jì)算的百分位數(shù)，默認(rèn)是 [0.25, 0.5, 0.75]，即 25%、50% 和 75% 分位數(shù)。
• include 和 exclude：用于選擇要包含或排除的數(shù)據(jù)類型，默認(rèn)情況下包括所有數(shù)值列。
• datetime_is_numeric：如果為 True，則將日期時(shí)間列視為數(shù)值列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

四、示例代碼

1. 使用 percentiles參數(shù)

設(shè)置 percentiles 參數(shù)來(lái)自定義要計(jì)算的百分位數(shù)。例如：

custom_percentiles = [0.1, 0.5, 0.9]
custom_summary = df.describe(percentiles=custom_percentiles)
print(custom_summary)

2. 使用 include 和 exclude 參數(shù)

使用 include 和 exclude 參數(shù)來(lái)選擇要包含或排除的數(shù)據(jù)類型。

integer_summary = df.describe(include='int')
print(integer_summary)

3. 處理日期時(shí)間列

如果數(shù)據(jù)框中包含日期時(shí)間列，使用 datetime_is_numeric 參數(shù)將其視為數(shù)值列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。例如：

import datetime

dates = [datetime.date(2022, 1, 1), datetime.date(2022, 1, 2), datetime.date(2022, 1, 3)]
df['Date'] = dates

date_summary = df.describe(datetime_is_numeric=True)
print(date_summary)

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