Pandas: как использовать описать() только для среднего и стандартного значений

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

По умолчанию функция описать() вычисляет следующие метрики для каждой числовой переменной в DataFrame:

• count (количество значений)
• средний (среднее значение)
• стандартное отклонение (стандартное отклонение)
• мин (минимальное значение)
• 25% (25-й процентиль)
• 50% (50-й процентиль)
• 75% (75-й процентиль)
• макс (максимальное значение)

Однако вы можете использовать следующий синтаксис для расчета только среднего и стандартного отклонения каждой числовой переменной:

 df. describe (). loc [[' mean ', ' std ']]

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример. Используйте описание() в Pandas для расчета только среднего и стандартного значения.

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas, содержащий информацию о различных баскетболистах:

 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

Если мы используем функцию описать() , мы можем вычислить описательную статистику для каждой числовой переменной в 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

Однако мы можем использовать следующий синтаксис для расчета только среднего и стандартного отклонения каждой числовой переменной:

 #only calculate mean and standard deviation of each numeric variable
df. describe (). loc [[' mean ', ' std ']]

           points assists rebounds
mean 18.250000 7.75000 8.375000
std 5.365232 2.54951 2.559994

Обратите внимание, что выходные данные включают только среднее и стандартное отклонение для каждой числовой переменной.

Обратите внимание, что функция описать () по-прежнему рассчитывает каждую описательную статистику, как и раньше, но мы использовали функцию loc , чтобы выбрать в выходных данных только строки с именами «mean» и «std» .

Связанный: Pandas loc против iloc: в чем разница?

Дополнительные ресурсы

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

Панды: как использовать описать() по группе
Pandas: как использовать описать() с определенными процентилями
Панды: как использовать описать() и удалить научную нотацию