数据框的熊猫描述 - Python

数据框是数据分析和数据科学工作中经常使用的数据结构，其提供了以表格方式组织数据的方法。在 Python 中，数据框是由 Pandas 库提供的一种数据类型，使用熊猫描述（Pandas describe）功能可轻松了解数据框每列的统计汇总信息。这个功能可以帮助我们快速了解数据的分布、趋势、中心点和散布情况等。

使用方法

熊猫描述功能可以通过数据框的 describe() 方法进行调用，方法的默认情况下只会计算数值型列的统计指标。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

print(data.describe())

详细解释

• count：表示该列中有效数据的数量，缺失值会被忽略；
• mean：表示该列中所有数据的平均值；
• std：表示该列中所有数据的标准差（样本标准差）；
• min / max：表示该列中所有数据的最小值和最大值；
• 25% / 50% / 75%：表示该列中所有数据的分位数，如下图所示：

在 describe() 方法中，可以使用 include 和 exclude 参数指定需要或不需要进行统计的数据类型：

# 仅统计字符串类型的列
print(data.describe(include=['object']))

# 不统计数值型的列
print(data.describe(exclude=['float', 'int']))

结论

熊猫描述功能是数据框重要的数据统计和分析方法，它可以帮助我们快速了解数据的分布、趋势、中心点和散布情况等，为后续数据处理提供帮助。当然，在使用该功能时，还需要考虑许多特殊情况，比如空值的处理、数据类型的转换等，但这超出了本文的范围。