Pandas で describe() 関数を使用する方法 (例付き)

description()関数を使用すると、pandas DataFrame の記述統計を生成できます。

この関数は次の基本構文を使用します。

 df. describe ()

次の例は、実際に次の pandas DataFrame でこの構文を使用する方法を示しています。

 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

例 1: すべての数値列を記述する

デフォルトでは、 describe()関数は、pandas DataFrame の数値列の記述統計のみを生成します。

 #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

記述統計は、DataFrame の 3 つの数値列に対して表示されます。

注:列に欠損値がある場合、パンダは記述統計を計算するときにこれらの値を自動的に除外します。

例 2: すべての列を記述する

DataFrame の各列の記述統計を計算するには、 include=’all’引数を使用できます。

 #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

例 3: 特定の列の説明

次のコードは、pandas DataFrame の特定の列の記述統計を計算する方法を示しています。

 #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

次のコードは、いくつかの特定の列の記述統計を計算する方法を示しています。

 #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

description()関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な機能を実行する方法を説明します。

パンダ: 列内で一意の値を見つける方法
パンダ: 2 つの線の違いを見つける方法
パンダ: DataFrame の欠損値を数える方法