数据科学:Pandas 和 Series 的 describe() 方法

一、Pandas 和 Series 的 describe() 方法

 1)功能

  • 功能:对数据中每一列数进行统计分析;(以“列”为单位进行统计分析)

  • 默认只先对“number”的列进行统计分析;
  • 一列数据全是“number”

  1. count:一列的元素个数;
  2. mean:一列数据的平均值;
  3. std:一列数据的均方差;(方差的算术平方根,反映一个数据集的离散程度:越大,数据间的差异越大,数据集中数据的离散程度越高;越小,数据间的大小差异越小,数据集中的数据离散程度越低)
  4. min:一列数据中的最小值;
  5. max:一列数中的最大值;
  6. 25%:一列数据中,前 25% 的数据的平均值;
  7. 50%:一列数据中,前 50% 的数据的平均值;
  8. 75%:一列数据中,前 75% 的数据的平均值;
  • 一列数据: “categorical”、“categorical” + “number”:

  1. count:一列数据的元素个数;
  2. unique:一列数据中元素的种类;
  3. top:一列数据中出现频率最高的元素;
  4. freq:一列数据中出现频率最高的元素的个数;
  • 一列数据:object(如时间序列)

  1. first:开始时间;
  2. last:结束时间;

 2)实例及参数使用:Series 数据类型

  • number

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  • categorical

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  • object(统称为 “string” 类)

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 3)实例及参数使用:DataFrame 数据类型

  • (一)默认只处理 number

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  • (二)分析整个 DataFrame 数据:include = 'all'

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  • (三)指定统计分析 DataFrame 中的某一列

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  • (四)只分析所有的 “number” 列

  • 也可以是:df.describe(include=['number'])
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  • (五)只分析所有 “category” 列

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  • (六)只统计所有 “object” 列

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  • (七)分析除了 “number” 列的所有列

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  • (八)分析除了 “object” 列的所有列

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 4)与 loc、sort 的配合使用

  • df.describe(include=['number']).loc[['min', 'max', 'mean', 'std']].T.sort_values('max')
  • 只对数据的“min”、“max”、“mean”、“std”进行分析,并将分析的结果转置后,以“max”的大小对每行进行排序;(默认从小到大)
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