pandas中describe函数详解
时间: 2023-06-05 15:47:12 浏览: 308
pandas中的describe函数是用来统计数据集的基本统计信息的函数,包括计数、平均数、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值等。它可以对数值型和非数值型数据进行统计分析。
具体来说,describe函数的参数包括percentiles、include和exclude。其中,percentiles参数用于指定分位数,include和exclude参数用于指定需要或不需要统计的数据类型。
describe函数返回的结果是一个DataFrame,其中包含了各种统计信息的值。这些值可以用于数据分析和可视化。
总之,pandas中的describe函数是一个非常有用的函数,可以帮助我们快速了解数据集的基本统计信息,从而更好地进行数据分析和可视化。
相关问题
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Pandas 是一个强大的数据分析工具,提供了很多常用的函数来处理数据,下面是一些常用的函数及其用法:
1. read_csv():读取 CSV 文件并返回一个 DataFrame 对象。
2. head():返回 DataFrame 的前几行数据,默认为前 5 行。
3. tail():返回 DataFrame 的后几行数据,默认为后 5 行。
4. info():返回 DataFrame 的基本信息,包括每列的数据类型、非空值数量等。
5. describe():返回 DataFrame 的基本统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等。
6. shape:返回 DataFrame 的行数和列数。
7. columns:返回 DataFrame 的列名。
8. index:返回 DataFrame 的行索引。
9. loc[]:根据行标签和列标签访问 DataFrame 中的元素。
10. iloc[]:根据行索引和列索引访问 DataFrame 中的元素。
11. dropna():删除 DataFrame 中的缺失值。
12. fillna():用指定的值或方法填充 DataFrame 中的缺失值。
13. groupby():按照指定的列对 DataFrame 进行分组。
14. apply():对 DataFrame 的每一列应用指定的函数。
15. pivot_table():根据指定的列计算 DataFrame 的透视表。
16. merge():将两个 DataFrame 按照指定的列进行合并。
17. sort_values():按照指定的列对 DataFrame 进行排序。
18. drop_duplicates():去除 DataFrame 中的重复行。
19. value_counts():统计 DataFrame 中每个元素出现的次数。
20. isnull():判断 DataFrame 中的元素是否为空值。
这些函数覆盖了 Pandas 中的很多常用操作,掌握它们对于数据分析和处理非常有帮助。
pandas函数大全及详解
### Pandas 库函数列表及其详细解释
#### 数据处理与清洗
`fillna()` 方法用于填充缺失数据,可以指定多种策略来处理 `NaN` 值。这有助于提高数据分析的质量和准确性[^1]。
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[pd.NA, 2], [3, 4]])
filled_df = df.fillna(0)
print(filled_df)
```
#### 创建 DataFrame 和 Series
Pandas 提供了灵活的方式创建结构化数据对象:
- 使用字典创建 DataFrame:
```python
data = {'col_1': [0, 1, 2, 3], 'col_2': [4, 5, 6, 7]}
df_from_dict = pd.DataFrame.from_dict(data)
print(df_from_dict)
```
- 构建 Series 对象:
```python
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print(s)
```
#### 文件读写操作
支持 CSV、Excel 等常见文件格式的数据导入导出功能:
- 从 CSV 文件加载数据:
```python
csv_data = pd.read_csv('example.csv')
print(csv_data.head())
```
- 将 DataFrame 存储为 Excel 表格:
```python
excel_writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1')
excel_writer.save()
```
#### 统计分析工具
内置丰富的统计计算方法帮助快速获取数据特征:
- 计算描述性统计数据:
```python
summary_stats = csv_data.describe(include='all')
print(summary_stats)
```
- 获取唯一值的数量:
```python
unique_counts = s.nunique()
print(unique_counts)
```
#### 时间序列处理能力
针对时间戳型数据提供了专门的操作接口:
- 转换字符串到 datetime 类型:
```python
date_series = pd.to_datetime(['2023/09/08', '2023/09/09'])
print(date_series)
```
- 设置日期作为索引并重采样:
```python
ts_indexed_df = df.set_index(pd.DatetimeIndex(date_series))
resampled_ts = ts_indexed_df.resample('D').mean()
print(resampled_ts)
```
更多关于 Pandas 的高级特性和具体应用场景可参阅官方文档或相关教程资料。
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