describe的用法总结

describe的用法总结

一、什么是describe函数？

在编程世界中，describe函数是一个常见的操作，其主要功能是对数据进行描述性统计分析。它能够提供针对数据集的关键信息，包括均值、标准差、最大值、最小值等。通过使用describe函数，我们可以快速了解数据的基本特征，并做出有关数据的初步判断。

二、如何使用describe函数？

1. describe函数基本用法

describe函数通常被应用于数值型数据列（Series）或DataFrame对象上。它会自动计算各种统计指标，并以表格形式展示出来。

例如，我们有以下一个名为"sales"的DataFrame对象：

```

Sales

0 100

1 200

2 150

3 300

4 250

```

若想对"Sales"列进行描述性统计分析，只需运行以下代码：

```

be()

```

运行结果将如下所示：

```

Sales

count 5.00000

mean 200.00000

std 75.66043

min 100.00000

25% 150.00000

50% 200.00000

75% 250.00000

max 300.00000

```

从结果中我们可以获得以下信息：

- count：非缺失值数量，此处为5。

- mean：平均值，即(100+200+150+300+250)/5=200。

- std：标准差，衡量数据分布的离散程度，为75.66043。

- min：最小值为100。

- 25%：第一四分位数，该值为150。

- 50%：中位数，又称第二四分位数，结果与平均值相同，也是200.

- 75%：第三四分位数，值为250.

- max：最大值为300.

2. 指定特定的统计指标

describe函数还允许用户选择需要计算的统计指标。

例如，若只对"mean（平均值）"和"std（标准差）"感兴趣，可以使用以下代码：

```

be()[['mean', 'std']]

```

运行结果将如下所示：

```

Sales

mean 200.00000

std 75.66043

```

3. 针对分类变量进行描述性统计

describe函数不仅适用于数值型变量，也可以用于分类变量。

假设有以下DataFrame对象：

```

Gender

0 Male

1 Male

2 Female

3 Male

4 Female

```

若要描述该DataFrame的"Gender"列，请使用以下代码：

```

be(include='object')

```

运行结果如下所示：

```

Gender

count 5

unique 2

top Male

freq 3

```

从结果中我们可以获得以下信息：

- count: 非缺失值数量，此处为5。

- unique: 不同的分类变量数量，此处为2。

- top: 出现频率最高的分类变量值，此处为"Male"。

- freq: 出现频率最高的分类变量值的频数，此处为3。

4. 忽略缺失值计算

describe函数默认会自动忽略包含缺失值的数据列。

例如：

```

Sales

0 100

1 200

2 NaN

3 300

4 250

```

若要计算"Sales"列中非缺失数据的描述性统计信息，请使用以下代码：

```

sales['Sales'].dropna().describe()

```

运行结果如下所示：

```

count 4.00000

mean 212.50000

std 88.38835

min 100.00000

25% 162.50000

50% 225.00000

75% 275.00000

max 300.00000

```

从结果中我们可以获得非缺失数据的描述性统计信息。

三、总结

在本文中，我们学习了如何使用describe函数对数据集进行描述性统计分析。它能够帮助我们快速获取关于数据特征的基本信息。我们学到了通过调用describe()函数可以得到多种统计指标,以便更好地理解和分析数据集。同时，我们还学会了在描述性统计过程中过滤缺失值，以确保我们获得准确的统计信息。希望本文可以帮助您更好地使用describe函数进行数据分析。