{"id":4321,"date":"2023-07-12T00:47:27","date_gmt":"2023-07-12T00:47:27","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-beschreiben-kategorisch\/"},"modified":"2023-07-12T00:47:27","modified_gmt":"2023-07-12T00:47:27","slug":"pandas-beschreiben-kategorisch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-beschreiben-kategorisch\/","title":{"rendered":"Pandas: verwendung von beschreiben() f\u00fcr kategoriale variablen"},"content":{"rendered":"

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Standardm\u00e4\u00dfig berechnet die Funktion discover()<\/strong> in Pandas beschreibende Statistiken f\u00fcr alle numerischen Variablen in einem DataFrame.<\/span><\/p>\n

Sie k\u00f6nnen jedoch auch die folgenden Methoden verwenden, um deskriptive Statistiken f\u00fcr kategoriale Variablen<\/a> zu berechnen:<\/span><\/p>\n

Methode 1: Berechnen Sie deskriptive Statistiken f\u00fcr kategoriale Variablen<\/strong><\/span><\/p>\n

 df. describe<\/span> (include=' object<\/span> ')\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Diese Methode berechnet count<\/strong> , unique<\/strong> , top<\/strong> und freq<\/strong> f\u00fcr jede kategoriale Variable in einem DataFrame.<\/span><\/p>\n
 Methode 2: Berechnen Sie kategoriale deskriptive Statistiken f\u00fcr alle Variablen<\/strong><\/span><\/p>\n
 df. astype<\/span> (' object<\/span> '). describe<\/span> ()<\/strong><\/pre>\n
 Diese Methode berechnet count<\/strong> , unique<\/strong> , top<\/strong> und freq<\/strong> f\u00fcr jede Variable in einem DataFrame.<\/span><\/p>\n
 Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode mit dem folgenden Pandas-DataFrame verwendet wird, der<\/span> Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n                   ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Beispiel 1: Berechnen Sie deskriptive Statistiken f\u00fcr kategoriale Variablen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um deskriptive Statistiken f\u00fcr jede kategoriale Variable im DataFrame zu berechnen:<\/span><\/p>\n
 #calculate descriptive statistics for categorical variables only\ndf. describe<\/span> (include=' object<\/span> ')\n<\/span><\/span>\nteam\ncount 8\nsingle 8\ntop A\nfreq 1<\/strong><\/pre>\n
 Die Ausgabe zeigt verschiedene beschreibende Statistiken f\u00fcr die einzelne kategoriale Variable ( team<\/strong> ) im DataFrame an.<\/span><\/p>\n
 So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n