pandas 的describe的参数含义

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最新推荐文章于 2025-05-15 00:15:00 发布
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pandas使用describe函数输出指定数据列的描述性统计信息（无论数值列还是字符串列）、设置include参数输出所有列的描述性统计信息
data+scenario+science+insight
04-19 1783
pandas使用describe函数输出指定数据列的描述性统计信息（无论数值列还是字符串列）、设置include参数输出所有列的描述性统计信息
Python pandas的describe函数参数详解
涛哥聊Python
03-21 3458
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。
pandas的describe参数
u011919863的博客
09-07 1262
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..
【Python】pandas的describe参数详解
热门推荐
Asher117的博客
06-22 3万+
pandas的describe可以用来展示数据的一些描述性统计信息，因此经常用到。 describe的官网参数如下图： 使用实例： df = pd.DataFrame(data={ 'A':list('abaacdadaf'), 'B':[2,4,6,3,6,2,5,8,0,2] }) percentiles:设置输出的百分位数，默认为[.25，.5，。75]，返回第25，第50...
【Pandas Describe函数详解】
武帝为此的博客
01-27 2437
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。
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】pandas DataFrame describe
最新发布
weixin_39648905的博客
05-15 1541
`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。
pandas describe
07-27
- *2* [【Python】pandas的describe参数详解](https://blog.youkuaiyun.com/Asher117/article/details/93329779)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_...
python pandas describe
10-20
Python pandas中的describe()函数是一种用于统计数据的函数，它可以提供有关数据集的各种统计信息，例如计数、平均值、标准差、最小值、最大值和四分位数等。对于一维数组，describe()函数会返回一系列参数，包括...
pandas 的describe函数的参数详解
weixin_44361900的博客
09-01 864
pandas 的describe函数的参数详解 1 2
【Python】pandas的describe()参数
xiaohutong1991的专栏
07-28 2294
Pandas提供describe方法，可以查看各列的计数、均值、最大最小值等，功能强大。下面介绍一种可根据自身要求，添加各个特征的其他描述的方法。 统计值变量说明： count：数量统计，此列共有多少有效值 mean：均值 ...
pandas.describe 输出参数解释
张晨光老师的播客
10-20 5009
import pandas as pd import numpy as np dates=pd.date_range('20081001',periods=7) df=pd.DataFrame(np.random.randn(7,4),index=dates,columns=list('ABCD')) print("index is:") print(df.index) print("colu...
Pandas.Series.describe() 统计学描述 详解 含代码 含测试数据集 随Pandas版本持续更新
数象限
01-22 1328
Pandas.Series.describe() 统计学描述 详解 含代码 含测试数据集 随Pandas版本持续更新
使用Pandas describe()函数轻松获取数据集统计摘要全解析
m0_63227758的博客
04-22 2155
在数据科学和机器学习项目中，初步的数据探索对于理解数据集的整体特征至关重要。Pandas库作为Python数据处理的事实标准，提供了众多用于数据清洗、转换和分析的强大工具。其中，describe()尤其适合对数值型数据进行快速概览，它可以生成一个包含关键统计量的数据摘要表，极大地简化了我们对大量数据集的理解过程。describe()describe()是Pandas库中DataFrame和Series对象的一个内置方法，它能自动计算指定列（或所有列）的各项基本统计指标，并以表格形式呈现。
pandas.describe()参数含义
studyvcmfc的专栏
04-26 682
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41580067/article/details/88322437
describe函数的参数举例详解
weixin_52756731的博客
05-06 4490
# 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 ..
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做数据分析(四):常用函数
谢小小XH
05-02 4657
常用函数
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