Pandas: як використовувати describe() із певними процентилями

Ви можете використовувати функцію describe() для створення описової статистики для змінних у pandas DataFrame.

За замовчуванням pandas обчислює 25-й, 50-й і 75-й процентилі для змінних.

Однак ви можете використовувати аргумент процентилів у функції describe() , щоб вказати точні процентилі для обчислення.

Наступні приклади показують, як використовувати цей аргумент на практиці з такими pandas DataFrame:

 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

Приклад 1: Використання describe() із стандартними процентилями

У наступному коді показано, як використовувати функцію describe() для обчислення описової статистики для кожної числової змінної 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

Зауважте, що функція describe() за умовчанням обчислює 25-й, 50-й і 75-й процентилі для кожної змінної.

Приклад 2: Використання describe() із спеціальними процентилями

У наступному коді показано, як використовувати функцію describe() з аргументом процентилів для обчислення 30-го, 60-го та 90-го процентилів для кожної числової змінної в 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

Зверніть увагу, що функція describe() повертає 30-й, 60-й і 90-й процентилі для кожної числової змінної.

Примітка . Функція describe() також повертає 50-й процентиль, оскільки він представляє середнє значення кожної змінної та є одним із стандартних показників, які обчислюються функцією describe() .

Приклад 3: Використання describe() без процентиля

У наступному коді показано, як використовувати функцію describe() з аргументом percentiles=[] , щоб не обчислювати процентилі для кожної числової змінної в 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

Зауважте, що 25-й і 75-й процентилі більше не обчислюються для кожної змінної.

Зверніть увагу, що 50-й процентиль завжди включається в результат, оскільки він представляє середнє значення кожної змінної.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Pandas: як використовувати describe() за групою
Pandas: як використовувати describe() і видалити наукову нотацію
Pandas: як обчислити середнє, медіану та моду