pandas.describe()参数含义

最新推荐文章于 2025-05-15 00:15:00 发布
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数据分析：pandas.describe()参数的意义
Jinnnnnny的博客
01-18 4420
项目场景： 提示：这里简述项目相关背景： 例如：项目场景：示例:通过蓝牙芯片(HC-05)与手机 APP 通信，每隔 5s 传输一批传感器数据(不是很大) 问题描述： 提示：这里描述项目中遇到的问题： 例如：数据传输过程中数据不时出现丢失的情况，偶尔会丢失一部分数据 APP 中接收数据代码： @Override public void run() { bytes = mmInStream.read(buffer); mHandler.obta
describe函数的参数举例详解
weixin_52756731的博客
05-06 4457
# 把我们数据输进去 import pandas as pd df = pd.DataFrame(data={ 'A':list('13579'), 'B':[2,4,6,8,10] }) # percentiles:设置输出的百分位数，默认为[.25，.5，。75]，返回第25，第50和第75百分位数。 # eg:df.describe(percentiles=[.8,.9]) df # 看一下结果 A B 0 1 2 1 3 ..
pandas的describe参数
u011919863的博客
09-07 1196
DataFrame.describe(percentiles=None,include=None,exclude=None) 其物理意义在于观察这一系列数据的范围、大小、波动趋势等等，便于判断后续对数据采取哪类模型更合适。 import pandas as pd import numpy as np dates=pd.date_range('20200101',periods=7) dates df = pd.DataFrame(np.random.randn(7,5),index=dates,c..
Pandas中describe()函数
linjixia的博客
12-13 1万+
先附上官方文档： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.describe.html describe()有三个参数： DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None) # return:Series or DataFrame. Summary statistics of the Series or Datafra
pandas 的describe函数的参数详解
weixin_44361900的博客
09-01 851
pandas 的describe函数的参数详解 1 2
【Pandas】pandas DataFrame describe
最新发布
weixin_39648905的博客
05-15 1448
`pandas.DataFrame.describe()` 是一个非常常用的函数，用于**快速生成数据集的统计摘要（summary statistics）**。默认情况下，它会对数值型列计算常见的描述性统计指标，如均值、标准差、最小最大值、四分位数等；对对象类型（字符串）列则输出数量、唯一值个数、最常见值等信息。
Python pandas的describe函数参数详解
涛哥聊Python
03-21 3272
describe()函数是pandas中的一个统计方法，用于生成数据集的基本描述性统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值、25%、50% 和 75% 等。默认情况下，它只会统计数值型数据的统计信息，对于非数值型数据会输出计数、唯一值数、出现频率最高的值和频率等。describe() 函数是 pandas 中一个十分实用的工具，用于快速获取数据集的描述性统计信息。本文详细介绍了该函数的各种参数及其用法，包括控制输出的百分位数、列类型以及是否将日期时间列视为数值型列等。
数据科学：Pandas 和 Series 的 describe() 方法
ab1213456的博客
08-23 2780
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” count：一列的元素个数； mean：一列数据的平均值； std：一列数据的均方差；（方差的算术平方根，反映...
pandas a.describe 是什么意思
07-10
describe()方法默认会计算数值列的统计信息，可以通过参数指定计算其他类型的列，如字符串列。这个方法对于快速了解数据的整体情况非常有用，可以帮助我们检查数据的分布、异常值和缺失值等情况。
pandas 的describe的参数含义
studyvcmfc的专栏
04-28 465
https://blog.csdn.net/xckkcxxck/article/details/84799220?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-Blog...
Pandas describle参数
qq_40717644的博客
11-10 280
使用include=[np.object]来查看分类变量 只统计 字符串变量 的分布情况 count: 非缺失值的个数 unique: 非重复值得个数 top: 最高频值 freq: 最高频值出现次数 titanic_df.describe(include=[np.object]) #得出字符串变量的分布情况 titanic_df.describe() #得出数值型数据的分布情况 ...
pandas中的describe()方法的使用
qq_42612717的博客
05-21 7039
describe()方法一般用于对数据进行统计学估计，输出行名分别为：count(行数)，mean(平均值)，std(标准差)，min(最小值），25%(第一四分位数)，50%(第二四分位数)，75%(第三四分位数)，max(最大值)。 代码如下： 输出结果： ...
Pandas中describe()函数的使用介绍
热门推荐
IT之旅 的博客
12-28 15万+
Pandas中describe()函数的使用介绍 一、describe()函数介绍 pandas 是基于numpy构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas有两个核心数据结构 Series和Data...
【Python】进阶学习：pandas--describe()函数的使用介绍
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-04 7165
📚进阶学习pandas的旅程再添一笔！🖊本文将深入探索pandas库中强大的describe()函数，从初识到精通，带你领略数据描述的魅力。📊掌握基本用法，定制输出，并与数据可视化结合，让你的数据分析更上一层楼！💡同时，我们将深入理解统计指标，助你成为数据分析高手。🔍最后，总结与进阶学习指引，期待与你共同进步，探索数据世界的无限可能！#pandas #describe函数 #数据分析 #数据可视化 #进阶学习
【Pandas Describe函数详解】
武帝为此的博客
01-27 2088
在 Pandas 中，describe()函数能够为数据框（DataFrame）中的数值列提供统计摘要信息。
59_Pandas中使用describe获取每列的汇总统计信息（平均值、标准差等）
qq_18351157的博客
04-10 1万+
使用 pandas.DataFrame 和 pandas.Series 的 describe() 方法，您可以获得汇总统计信息，例如每列的均值、标准差、最大值、最小值和众数。在此，对以下内容进行说明。示例代码中，以每列具有不同类型 dtype 的 pandas.DataFrame 为例。
pandas中的describe方法
aizhua3368的博客
08-16 482
转载于:https://www.cnblogs.com/houzichiguodong/p/9319978.html
机器学习-pandas.describe()参数的意义
iechenyb专栏
09-02 755
注释: 对于数值数据，结果的索引将包括计数(count)，平均值(mean)，标准差(std)，最小值，最大值以及较低的百分位数和50。默认情况下，较低的百分位数为25，较高的百分位数为75.50百分位数与中位数相同。 ...
Python：pandas.DataFrame.describe（df.describe(include='all')）
不正先生的博客
10-09 7015
数字类型的数据 其结果将包括count，mean，std，min，max以及百分位数。默认情况下，百分位数分三档：25%，50%，75%，其中第50百分位数就是中位数。 count：计数，这一组数据中包含数据的个数 mean：平均值，这一组数据的平均值 std：标准差，这一组数据的标准差 min：最小值 max：最大值 百分位数： 第p百分位数是这样一个值，它使得至少有p%的数据项小于或等于这...
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