describe()函数

【describe函数】

在数据分析和数据处理的过程中，我们经常需要对数据进行描述性统计分析，以了解数据的基本特征。而Pandas库中的describe函数就是一个非常有用的工具，它可以快速生成关于数据集的统计。

describe函数的用法非常简单，只需将要分析的数据集作为参数传入即可。该函数会计算数据集的各种统计指标，包括数据的总数、均值、标准差、最小值、最大值以及分位数等。

以一个示例数据集为例，我们可以使用describe函数来获取数据集的统计信息。假设我们有一个包含学生成绩的数据集，其中包括了学生的姓名、年龄、性别和数学成绩。我们可以使用如下代码来调用describe函数：

```python

#创建示例数据集

data={'姓名':['张三','李四','王五','赵六'],

'年龄':[18,19,20,21],

'性别':['男','女','男','女'],

'数学成绩':[90,85,95,92]}

df=pd.DataFrame(data)

#使用describe函数获取统计

summary=df.describe

print(summary)

```

运行以上代码，我们可以得到如下输出：

年龄数学成绩

count4.0000004.000000

mean19.50000090.500000

std1.2909943.109126

min18.00000085.000000

25%18.75000089.250000

50%19.50000091.000000

75%20.25000092.250000

max21.00000095.000000

【describe函数都有哪些参数】

describe函数提供了一些可选的参数，用于控制描述性统计分析的结果。下面我们来介绍一下这些参数：

1.percentiles：指定要计算的分位数，默认为[.25,.5,.75]，即计算25%、50%和75%的分位数。可以通过传入一个列表来自定义要计算的分位数。

2.include：用于指定要包含的数据类型，默认为None，即包含所有数值型数据。可以传入参数['number','object','category','datetime']来选择要包含的数据类型。

3.exclude：用于指定要排除的数据类型，默认为None，即不排除任何数据类型。可以传入参数['number','object','category','datetime']来选择要排除的数据类型。

4.datetime_is_numeric：用于指定是否将日期时间数据视为数值型数据，默认为False。如果设置为True，则日期时间数据会被视为数值型数据进行统计。

5.numeric_only：用于指定是否只计算数值型数据的统计，默认为False。如果设置为True，则只会计算数值型数据的统计。

通过使用这些参数，我们可以根据具体的需求来定制describe函数的行为，从而得到更加灵活和精确的统计信息。例如，我们可以通过设置percentiles参数来计算不同的分位数，或者通过include参数来分析特别指定类型的数据。

总的来说，describe函数是一个非常方便的工具，可以快速生成数据集的统计信息。通过了解该函数的使用方法和参数选项，我们可以更好地掌握数据的基本特征，为后续的数据分析工作提供参考。

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