Pandas: วิธีใช้ description() และลบสัญลักษณ์ทางวิทยาศาสตร์

คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน อธิบาย() เพื่อสร้าง สถิติเชิงพรรณนา สำหรับตัวแปรใน Pandas DataFrame

หากต้องการลบสัญลักษณ์ทางวิทยาศาสตร์ออกจากผลลัพธ์ของฟังก์ชัน อธิบาย() คุณสามารถใช้วิธีต่อไปนี้:

วิธีที่ 1: ลบสัญกรณ์ทางวิทยาศาสตร์เมื่อใช้อธิบาย() กับคอลัมน์

 df[' my_column ']. describe (). apply ( lambda x: format (x, ' f '))

วิธีที่ 2: ลบสัญกรณ์ทางวิทยาศาสตร์เมื่อใช้ description() ที่มีหลายคอลัมน์

 df. describe (). apply ( lambda x: x.apply (' {0:.5f} '. format ))

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติกับ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' store ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' sales ': [8450550, 406530, 53000, 6000, 2000, 4000, 5400, 6500],
                   ' returns ':[2212200, 145200, 300, 2500, 700, 600, 800, 1200]})

#view DataFrame
print (df)

  store sales returns
0 A 8450550 2212200
1 A 406530 145200
2 A 53000 300
3 A 6000 2500
4 B 2000 700
5 B 4000 600
6 B 5400 800
7 B 6500 1200

ตัวอย่างที่ 1: ลบสัญกรณ์ทางวิทยาศาสตร์เมื่อใช้อธิบาย() กับคอลัมน์

หากเราใช้ฟังก์ชัน อธิบาย() เพื่อคำนวณสถิติเชิงพรรณนาสำหรับคอลัมน์ การขาย ค่าผลลัพธ์จะแสดงในรูปแบบทางวิทยาศาสตร์:

 #calculate descriptive statistics for sales column
df[' sales ']. describe ()

count 8.000000e+00
mean 1.116748e+06
std 2.966552e+06
min 2.000000e+03
25% 5.050000e+03
50% 6.250000e+03
75% 1.413825e+05
max 8.450550e+06
Name: sales, dtype: float64

โปรดทราบว่าแต่ละค่าเอาต์พุตจะแสดงโดยใช้สัญกรณ์ทางวิทยาศาสตร์

เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อลบสัญลักษณ์ทางวิทยาศาสตร์ออกจากเอาต์พุต:

 #calculate descriptive statistics for sales column and suppress scientific notation
df[' sales ']. describe (). apply ( lambda x: format (x, ' f '))

count 8.000000
mean 1116747.500000
std 2966551.594104
min 2000.000000
25% 5050.000000
50% 6250.000000
75% 141382.500000
max 8450550.000000
Name: sales, dtype: object

โปรดทราบว่าตอนนี้ค่าในเอาต์พุตจะแสดงโดยไม่มีสัญลักษณ์ทางวิทยาศาสตร์

ตัวอย่างที่ 2: ลบสัญลักษณ์ทางวิทยาศาสตร์เมื่อใช้ description() ที่มีหลายคอลัมน์

หากเราใช้ฟังก์ชัน อธิบาย() เพื่อคำนวณสถิติเชิงพรรณนาสำหรับคอลัมน์ตัวเลขแต่ละคอลัมน์ ค่าเอาต์พุตจะแสดงในรูปแบบทางวิทยาศาสตร์:

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

               sales returns
count 8.000000e+00 8.000000e+00
mean 1.116748e+06 2.954375e+05
std 2.966552e+06 7.761309e+05
min 2.000000e+03 3.000000e+02
25% 5.050000e+03 6.750000e+02
50% 6.250000e+03 1.000000e+03
75% 1.413825e+05 3.817500e+04
max 8.450550e+06 2.212200e+06

โปรดทราบว่าแต่ละค่าเอาต์พุตจะแสดงโดยใช้สัญกรณ์ทางวิทยาศาสตร์

เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อลบสัญลักษณ์ทางวิทยาศาสตร์ออกจากเอาต์พุต:

 #calculate descriptive statistics for numerical columns and suppress scientific notation
df. describe (). apply ( lambda x: x.apply (' {0:.5f} '. format ))

                sales returns
count 8.00000 8.00000
mean 1116747.50000 295437.50000
std 2966551.59410 776130.93692
min 2000.00000 300.00000
25% 5050.00000 675.00000
50% 6250.00000 1000.00000
75% 141382.50000 38175.00000
max 8450550.00000 2212200.00000

โปรดทราบว่าตอนนี้ค่าในเอาต์พุตจะแสดงโดยไม่มีสัญลักษณ์ทางวิทยาศาสตร์

โปรดทราบว่าในตัวอย่างนี้ เราใช้ 0:.5f เพื่อแสดงทศนิยม 5 ตำแหน่งในเอาต์พุต

คุณสามารถแทนที่ 5 ด้วยตัวเลขอื่นเพื่อแสดงจำนวนทศนิยมที่แตกต่างกันได้

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:

นุ่น: วิธีคำนวณผลรวมสะสมต่อกลุ่ม
Pandas: วิธีนับค่าที่ไม่ซ้ำตามกลุ่ม
นุ่น: วิธีคำนวณความสัมพันธ์ตามกลุ่ม