(describe是什么意思) 详解pandas.DataFrame.describe()（计算数据框统计信息）函数使用方法 Pandas DataFrame describe 函数概述全网首发(图文详解1)

(describe是什么意思) 详解pandas.DataFrame.describe()（计算数据框统计信息）函数使用方法

Pandas DataFrame 的 describe() 函数是用于在数据框中生成各种描述性统计信息的函数，包括：数据列的数量(count)、平均值(mean)、标准差(std)、最小值(min)、25%(Q1)、50%(中位数或Q2)、75%(Q3)和最大值(max)。

下面是如何使用 pandas.DataFrame.describe() 的示例：

首先，你需要导入 pandas 模块：

import pandas as pd

然后，创建一个 DataFrame 对象：

data = {
   'A':[1, 4, 3, 4, 5],
   'B':[4, 5, 6, 7, 8],
   'C':[7, 8, 9, 0, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)

在这个例子中，我们创建了一个 DataFrame，其中包含三列 A, B 和 C。

使用 describe() 函数：

result = df.describe()
print(result)

以上述代码运行后，您将得到以下输出：

              A         B         C
count  5.000000  5.000000  5.000000
mean   3.400000  6.000000  5.000000
std    1.673320  1.673320  4.183300
min    1.000000  4.000000  0.000000
25%    3.000000  5.000000  1.000000
50%    4.000000  6.000000  7.000000
75%    4.000000  7.000000  8.000000
max    5.000000  8.000000  9.000000

这就是 pandas.DataFrame.describe() 函数的基本用法。它会生成包含所有数值列的各种统计信息的 DataFrame。也可通过参数来调整其行为，比如 include 参数可以用于包含非数字列，percentiles 参数可以用于指定要计算的百分位数等。具体细节可参考 pandas 官方文档。
(python迭代器) Python的迭代器的3种使用方法 Python迭代器：遍历所有数据类型全网首发(图文详解1)
(argmin) 详解Numpy argmin()（返回数组元素的最小值的索引）函数的作用与使用方法 .numpy_argmin_function 全网首发(图文详解1)