Как использовать функцию describe() в pandas (с примерами)

Вы можете использовать функцию define() для создания описательной статистики для DataFrame pandas.

Эта функция использует следующий базовый синтаксис:

 df. describe ()

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике со следующим DataFrame pandas:

 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

Пример 1. Опишите все числовые столбцы.

По умолчанию функция define() генерирует только описательную статистику для числовых столбцов DataFrame pandas:

 #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

Описательная статистика отображается для трех числовых столбцов DataFrame.

Примечание. Если в каких-либо столбцах отсутствуют значения, pandas автоматически исключит эти значения при расчете описательной статистики.

Пример 2: описать все столбцы

Чтобы вычислить описательную статистику для каждого столбца DataFrame, мы можем использовать аргумент include=’all’ :

 #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

Пример 3. Опишите конкретные столбцы

Следующий код показывает, как вычислить описательную статистику для определенного столбца DataFrame pandas:

 #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

Следующий код показывает, как вычислить описательную статистику для нескольких конкретных столбцов:

 #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

Полную документацию по функции define() вы можете найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные функции в pandas:

Pandas: Как найти уникальные значения в столбце
Панды: как найти разницу между двумя строками
Pandas: Как подсчитать пропущенные значения в DataFrame