python describe include_python – Pandas’describe’不返回所有列的摘要

从Pandas v15.0开始,DataFrame.describe()方法可以处理混合类型的列,包括数值和非数值类型。默认情况下,它只提供数值列的统计摘要。要包含所有列,可以设置include='all'。例如,对于包含字符串和数字的DataFrame,describe()会为每种类型列分别提供摘要信息。数字列在对象列中会有NaN值,反之亦然。可以使用describe(include=[np.number])仅对数字列进行摘要,或者使用describe(include=['O'])仅对对象列进行摘要。

从pandas v15.0开始,当数据框具有混合列类型时,使用参数

DataFrame.describe(include = all)获取所有列的摘要.默认行为仅提供数值列的摘要.

例:

In[1]:

df = pd.DataFrame({'$a':['a', 'b', 'c', 'd', 'a'], '$b': np.arange(5)})

df.describe(include = 'all')

Out[1]:

$a $b

count 5 5.000000

unique 4 NaN

top a NaN

freq 2 NaN

mean NaN 2.000000

std NaN 1.581139

min NaN 0.000000

25% NaN 1.000000

50% NaN 2.000000

75% NaN 3.000000

max NaN 4.000000

数字列将具有NaN用于与对象(字符串)相关的摘要统计信息,反之亦然.

仅汇总数字或对象列

>调用describe()在数字列上使用describe(include = [np.number])

>使用describe(include = [‘O’])调用对象(字符串)上的describe().

In[2]:

df.describe(include = [np.number])

Out[3]:

$b

count 5.000000

mean 2.000000

std 1.581139

min 0.000000

25% 1.000000

50% 2.000000

75% 3.000000

max 4.000000

In[3]:

df.describe(include = ['O'])

Out[3]:

$a

count 5

unique 4

top a

freq 2

<think> 我们正在讨论Pythondescribe方法的include参数的使用方法。 根据用户的问题,他想要了解pandas DataFrame的describe()方法中include参数的使用指南。 在pandas中,describe()方法用于生成描述性统计信息,这些统计信息总结了数据集分布的集中趋势、离散程度和形状等。 include参数用于指定要包含在输出结果中的数据类型。 注意:describe()方法默认只对数值型进行统计。如果要包含其他类型的,就需要使用include参数。 include参数可以接受以下类型的值: 1. 一个表,表中可以包含'datetime', 'number', 'numeric', 'object', 'category'等字符串,也可以包含数据类型(如np.int64)或字符串'all'。 2. 如果传入'all',则输出所有的统计信息。 3. 如果传入一个类型表(如[np.object, np.number]),则输出包含这些类型的的统计信息。 4. 如果传入None(默认),则输出数值型的统计信息。 对于数值型数据,describe()方法默认输出以下统计量: 计数(count)、均值(mean)、标准差(std)、最小值(min)、下四分位数(25%)、中位数(50%)、上四分位数(75%)、最大值(max) 对于非数值型数据(如object或category类型),describe()方法输出以下统计量: 计数(count)、唯一值个数(unique)、出现频率最高的值(top)及其出现频次(freq) 此外,对于datetime类型数据,describe()方法会输出计数(count)、最小值(min)、最大值(max)以及第一个四分位数(25%)、中位数(50%)、第三个四分位数(75%)。 下面我们通过一个示例来展示include参数的使用。 首先,创建一个包含同类型的DataFrame: import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '数值': np.random.randint(0, 100, 100), '类别': pd.Categorical(['A']*50 + ['B']*50), '对象': ['hello']*70 + ['world']*30, '时间': pd.date_range('2020-01-01', periods=100, freq='D') }) 然后,我们可以分别使用同的include参数调用describe()方法: 1. 默认情况(数值): df.describe() 2. 包含所有df.describe(include='all') 3. 只包含类别df.describe(include=['category']) 4. 只包含时间df.describe(include=[np.datetime64]) 注意:在同时包含多种类型时,输出将按每种数据类型分别进行统计,并将结果合并在一起。 另外,还可以使用exclude参数来排除某些类型。 下面我们给出具体的代码示例和输出说明(由于输出较长,我们只展示关键部分)。 </think> ### Python中`describe()`方法的`include`参数使用指南 在Pandas库中,`describe()`方法用于生成数据集的描述性统计信息。`include`参数允许用户**精确控制需要统计的数据类型**,这对于混合类型的数据框特别有用。 #### 核心语法 ```python DataFrame.describe(include=None, exclude=None) ``` #### `include`参数详解 1. **默认行为**(`include=None`): - 仅统计数值型(`int`, `float`) - 输出计数、均值、标准差、最小值/最大值、四分位数等 ```python df.describe() # 仅分析数值 ``` 2. **包含特定数据类型**: ```python # 包含所有(数值+非数值) df.describe(include='all') # 仅分析对象类型(字符串) df.describe(include=['object']) # 同时分析数值和时间类型 df.describe(include=[np.number, 'datetime']) ``` 3. **使用类型别名**: ```python df.describe(include='category') # 仅分类数据 df.describe(include='datetime') # 仅时间类型 ``` #### 使用示例 假设有以下数据框: ```python import pandas as pd data = { '数值': [1.2, 3.5, 2.8, 4.1], '字符串': ['A', 'B', 'A', 'C'], '分类': pd.Categorical(['X', 'Y', 'X', 'X']), '时间': pd.date_range('20230101', periods=4) } df = pd.DataFrame(data) ``` 1. **包含所有数据类型**: ```python df.describe(include='all') ``` 输出包含: - 数值:均值、标准差等 - 字符串/分类:唯一值计数、高频值等 - 时间:首尾时间、频次统计等 2. **仅分析分类数据**: ```python df.describe(include='category') ``` 输出示例: ``` 分类 count 4 unique 2 top X freq 3 ``` #### 注意事项 1. **兼容数据类型**: - 支持的类型:`number`, `object`, `category`, `datetime` - 支持的类型(如布尔型)需先转换 2. **特殊统计信息**: - 对象类型:计数、唯一值、高频值、高频值计数 - 时间类型:计数、首值、尾值、频次 - 分类数据:与对象类型类似,但遵循分类顺序 3. **组合使用**: ```python # 排除数值 df.describe(exclude=[np.number]) # 包含分类但排除时间 df.describe(include='category', exclude='datetime') ``` #### 最佳实践 1. 处理大型数据集时,明确指定数据类型可提升性能 2. 混合数据类型场景优先使用`include='all'`做初步探索 3. 生成报告时精确指定需要统计的类型
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