如何在pandas中使用describe()函数（附示例）

您可以使用describe()函数为pandas DataFrame生成描述性统计数据。

该函数使用以下基本语法：

 df. describe ()

以下示例展示了如何在实践中通过以下 pandas DataFrame 使用此语法：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 to 25 5 11
1 to 12 7 8
2 B 15 7 10
3 B 14 9 6
4 B 19 12 6
5 C 23 9 5
6 C 25 9 9
7 C 29 4 12

示例 1：描述所有数字列

默认情况下， describe()函数仅生成 pandas DataFrame 的数字列的描述性统计信息：

 #generate descriptive statistics for all numeric columns
df. describe ()

	points assists rebounds
count 8.000000 8.00000 8.000000
mean 20.250000 7.75000 8.375000
std 6.158618 2.54951 2.559994
min 12.000000 4.00000 5.000000
25% 14.750000 6.50000 6.000000
50% 21.000000 8.00000 8.500000
75% 25,000000 9,00000 10,250000
max 29.000000 12.00000 12.000000

显示 DataFrame 的三个数字列的描述性统计信息。

注意：如果有任何列缺少值，pandas 在计算描述性统计时会自动排除这些值。

示例 2：描述所有列

要计算 DataFrame 每一列的描述性统计数据，我们可以使用include=’all’参数：

 #generate descriptive statistics for all columns
df. describe (include=' all ')

	team points assists rebounds
count 8 8.000000 8.00000 8.000000
single 3 NaN NaN NaN
top B NaN NaN NaN
freq 3 NaN NaN NaN
mean NaN 20.250000 7.75000 8.375000
std NaN 6.158618 2.54951 2.559994
min NaN 12.000000 4.00000 5.000000
25% NaN 14.750000 6.50000 6.000000
50% NaN 21.000000 8.00000 8.500000
75% NaN 25.000000 9.00000 10.250000
max NaN 29.000000 12.00000 12.000000

示例 3：描述特定列

以下代码显示了如何计算 pandas DataFrame 的特定列的描述性统计数据：

 #calculate descriptive statistics for 'points' column only
df[' points ']. describe ()

count 8.000000
mean 20.250000
std 6.158618
min 12.000000
25% 14.750000
50% 21,000000
75% 25,000000
max 29.000000
Name: points, dtype: float64

以下代码显示了如何计算几个特定列的描述性统计数据：

 #calculate descriptive statistics for 'points' and 'assists' columns only
df[[' points ', ' assists ']]. describe ()

	assist points
count 8.000000 8.00000
mean 20.250000 7.75000
std 6.158618 2.54951
min 12.000000 4.00000
25% 14.750000 6.50000
50% 21,000000 8,00000
75% 25.000000 9.00000
max 29.000000 12.00000

您可以在此处找到describe()函数的完整文档。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见功能：

Pandas：如何查找列中的唯一值
Pandas：如何找到两条线之间的差异
Pandas：如何计算DataFrame中的缺失值