Python Pandas Dataframe.describe()

Python是進行數(shù)據(jù)分析的一種出色語言，主要是因為以數(shù)據(jù)為中心的Python軟件包具有奇妙的生態(tài)系統(tǒng)。

Pandas是其中的一種，使導入和分析數(shù)據(jù)更加容易。

Pandas describe()用于查看一些基本的統(tǒng)計詳細信息，例如數(shù)據(jù)幀的百分位數(shù)，均值，標準差等或一系列數(shù)值。

當此方法應用于一系列字符串時，它將返回不同的輸出，如以下示例所示。

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

參數(shù)

• percentile:列出像0-1之間的數(shù)字的數(shù)據(jù)類型以返回各自的百分位數(shù)
• include:描述 DataFrame 時要包括的數(shù)據(jù)類型列表。默認為無
• exclude:描述 DataFrame 時要排除的數(shù)據(jù)類型列表。默認為無

返回類型 

DataFrame 的統(tǒng)計摘要。

要下載以下示例中使用的數(shù)據(jù)集，請單擊此處。

在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球員的數(shù)據(jù)。

下面是任何操作之前的數(shù)據(jù)幀圖像。

范例1

描述具有對象和數(shù)字數(shù)據(jù)類型的 DataFrame

在此示例中，描述了 DataFrame ，并傳遞了['object']以包含參數(shù)以查看對象系列的描述。

將[.20，.40，.60，.80]傳遞給百分位數(shù)參數(shù)，以查看數(shù)字系列的相應百分位數(shù)。

# importing pandas module  
import pandas as pd  
# importing regex module 
import re 
# making data frame  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")  
# removing null values to avoid errors  
data.dropna(inplace = True)  
# percentile list 
perc =[.20, .40, .60, .80] 
# list of dtypes to include 
include =['object', 'float', 'int'] 
# calling describe method 
desc = data.describe(percentiles = perc, include = include) 
# display 
desc

輸出：

如輸出圖像中所示，返回了數(shù)據(jù)幀的統(tǒng)計描述以及各自傳遞的百分位數(shù)。

對于帶有字符串的列，返回NaN進行數(shù)字運算。

范例2

描述字符串系列

在此示例中，“名稱”列調(diào)用describe方法，以查看對象數(shù)據(jù)類型的行為。

# importing pandas module  
import pandas as pd  
# importing regex module 
import re 
# making data frame  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")  
# removing null values to avoid errors  
data.dropna(inplace = True)  
# calling describe method 
desc = data["Name"].describe() 
# display 
desc

輸出：

如輸出圖像中所示，describe()的行為對于一系列字符串是不同的。

在這種情況下，返回了不同的統(tǒng)計信息，例如值的計數(shù)，唯一值，出現(xiàn)次數(shù)的最高值和發(fā)生頻率。

總結

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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