Pandas教程-Pandas DataFrame.describe()

describe() 方法用于计算 Series 或 DataFrame 的数值数据的一些统计数据，如 百分位数、均值 和 标准差。它分析数值和对象 Series，以及混合数据类型的 DataFrame 列集。

语法

DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None)  

参数

• percentiles: 这是一个可选参数，是一个数字的类似列表，应该落在 0 和 1 之间。其默认值是 [.25, .5, .75]，返回第 25、50 和 75 百分位数。
• include: 这也是一个可选参数，包含在描述 DataFrame 时的数据类型列表。其默认值为 None。
• exclude: 这也是一个可选参数，在描述 DataFrame 时排除数据类型列表。其默认值为 None。

返回值

它返回 Series 和 DataFrame 的统计摘要。

示例1

import pandas as pd  
import numpy as np  
a1 = pd.Series([1, 2, 3])  
a1.describe()  

输出

count     3.0
mean      2.0
std       1.0
min       1.0
25%       1.5
50%       2.0
75%       2.5
max       3.0
dtype: float64

示例2

import pandas as pd  
import numpy as np  
a1 = pd.Series(['p', 'q', 'q', 'r'])  
a1.describe()  

输出

count      4
unique     3
top        q
freq       2
dtype: object

示例3

import pandas as pd  
import numpy as np  
a1 = pd.Series([1, 2, 3])  
a1.describe()  
a1 = pd.Series(['p', 'q', 'q', 'r'])  
a1.describe()  
info = pd.DataFrame({'categorical': pd.Categorical(['s','t','u']),  
'numeric': [1, 2, 3],  
'object': ['p', 'q', 'r']  
 })  
info.describe(include=[np.number])  
info.describe(include=[np.object])  
info.describe(include=['category'])  

输出

    categorical
count    3
unique    3
top     u
freq    1

示例4

import pandas as pd  
import numpy as np  
a1 = pd.Series([1, 2, 3])  
a1.describe()  
a1 = pd.Series(['p', 'q', 'q', 'r'])  
a1.describe()  
info = pd.DataFrame({'categorical': pd.Categorical(['s','t','u']),  
'numeric': [1, 2, 3],  
'object': ['p', 'q', 'r']  
 })  
info.describe()  
info.describe(include='all')  
info.numeric.describe()  
info.describe(include=[np.number])  
info.describe(include=[np.object])  
info.describe(include=['category'])  
info.describe(exclude=[np.number])  
info.describe(exclude=[np.object])  

输出

      categorical  numeric
count     3         3.0
unique    3         NaN
top       u         NaN
freq      1         NaN
mean      NaN       2.0
std       NaN       1.0
min       NaN       1.0
25%       NaN       1.5
50%       NaN       2.0
75%       NaN       2.5
max       NaN       3.0