Panda: come usare description() con percentili specifici

È possibile utilizzare la funzione description() per generare statistiche descrittive per le variabili in un DataFrame panda.

Per impostazione predefinita, panda calcola il 25°, 50° e 75° percentile per le variabili.

Tuttavia, puoi utilizzare l’argomento percentili nella funzione description() per specificare i percentili esatti da calcolare.

I seguenti esempi mostrano come utilizzare questo argomento in pratica con i seguenti DataFrame panda:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

Esempio 1: utilizzo di description() con percentili predefiniti

Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione description() per calcolare le statistiche descrittive per ogni variabile numerica nel DataFrame:

 #calculate descriptive statistics for each numeric variable
df. describe ()

points assists rebounds
count 8.000000 8.00000 8.000000
mean 18.250000 7.75000 8.375000
std 5.365232 2.54951 2.559994
min 11.000000 4.00000 5.000000
25% 14,000000 6,50000 6,000000
50% 18.500000 8.00000 8.500000
75% 20.500000 9.00000 10.250000
max 28.000000 12.00000 12.000000

Tieni presente che la funzione description() calcola per impostazione predefinita il 25°, 50° e 75° percentile per ciascuna variabile.

Esempio 2: utilizzo di description() con percentili personalizzati

Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione description() con l’argomento percentiles per calcolare il 30°, 60° e 90° percentile per ogni variabile numerica nel DataFrame:

 #calculate custom percentiles for each numeric variable
df. describe (percentiles=[ .3 , .6 , .9 ])

           points assists rebounds
count 8.000000 8.00000 8.000000
mean 18.250000 7.75000 8.375000
std 5.365232 2.54951 2.559994
min 11.000000 4.00000 5.000000
30% 14.400000 7.00000 6.200000
50% 18.500000 8.00000 8.500000
60% 19.200000 9.00000 9.200000
90% 23.800000 9.90000 11.300000
max 28.000000 12.00000 12.000000

Tieni presente che la funzione description() restituisce il 30°, 60° e 90° percentile per ciascuna variabile numerica.

Nota : la funzione descrive() restituisce anche il 50° percentile poiché questo rappresenta il valore mediano di ciascuna variabile ed è una delle metriche predefinite calcolate dalla funzione descrive() .

Esempio 3: utilizzo di description() senza percentile

Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione description() con l’argomento percentiles=[] per non calcolare percentili per ogni variabile numerica nel DataFrame:

 #calculate no percentiles for each numeric variable
df. describe (percentiles=[])

           points assists rebounds
count 8.000000 8.00000 8.000000
mean 18.250000 7.75000 8.375000
std 5.365232 2.54951 2.559994
min 11.000000 4.00000 5.000000
50% 18.500000 8.00000 8.500000
max 28.000000 12.00000 12.000000

Si noti che il 25° e il 75° percentile non vengono più calcolati per ciascuna variabile.

Tieni presente che il 50° percentile è sempre incluso nel risultato perché rappresenta il valore mediano di ciascuna variabile.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Panda: come usare description() per gruppo
Panda: come usare description() e rimuovere la notazione scientifica
Panda: come calcolare media, mediana e moda