🐍【Python】进阶学习：pandas——describe()函数的使用介绍
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🌵文章目录🌵
- 📊 一、初识`describe()`函数
- 📈 二、`describe()`函数的基本用法
- 🔍 三、定制`describe()`函数的输出
- 📊 四、`describe()`函数与数据可视化
- 💡 五、深入理解统计指标
- 📚 六、总结与进阶学习
- 🤝 七、期待与你共同进步
📊 一、初识describe()函数
在数据分析和处理的过程中，我们经常需要了解数据的基本统计信息，如均值、标准差、最小值、最大值等。pandas库中的describe()函数为我们提供了这样的功能，它可以快速生成数据集的描述性统计信息。
📈 二、describe()函数的基本用法
describe()函数是pandas库中DataFrame和Series对象的一个方法，它默认返回以下统计信息：
count：非空值的数量mean：平均值std：标准差min：最小值25%：第一四分位数（Q1）50%：第二四分位数（中位数，Q2）75%：第三四分位数（Q3）max：最大值
使用示例：
import pandas as pd# 创建一个简单的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [5, 4, 3, 2, 1],'C': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)# 使用describe()函数
description = df.describe()
print(description)
输出：
A B C
count 5.000000 5.000000 5.000000
mean 3.000000 3.000000 30.000000
std 1.581139 1.581139 15.811388
min 1.000000 1.000000 10.000000
25% 2.000000 2.000000 20.000000
50% 3.000000 3.000000 30.000000
75% 4.000000 4.000000 40.000000
max 5.000000 5.000000 50.000000
🔍 三、定制describe()函数的输出
describe()函数提供了多个参数，允许我们定制输出的统计信息。
percentiles：指定要包括的其他百分位数，例如percentiles=[.25, .5, .75]将返回第一、第二和第三四分位数。include：指定要包括的数据类型，默认为'all'，可以设置为'all','nums', 或'object'。exclude：指定要排除的数据类型。
使用示例：
import pandas as pd# 创建一个简单的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [5, 4, 3, 2, 1],'C': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)# 使用describe()函数定制输出
custom_description = df.describe(percentiles=[.30, .60, .90])
print(custom_description)
输出：
A B C
count 5.000000 5.000000 5.000000
mean 3.000000 3.000000 30.000000
std 1.581139 1.581139 15.811388
min 1.000000 1.000000 10.000000
30% 2.200000 2.200000 22.000000
50% 3.000000 3.000000 30.000000
60% 3.400000 3.400000 34.000000
90% 4.600000 4.600000 46.000000
max 5.000000 5.000000 50.000000
📊 四、describe()函数与数据可视化
describe()函数输出的统计信息经常与数据可视化结合使用，以更直观地了解数据的分布。例如，我们可以使用matplotlib库来绘制箱线图（boxplot）。
使用示例：
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt# 创建一个简单的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [5, 4, 3, 2, 1],'C': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)# 使用describe()函数定制输出
custom_description = df.describe(percentiles=[.30, .60, .90])
print(custom_description)# 绘制箱线图
df.boxplot()
plt.show()
效果展示：
💡 五、深入理解统计指标
了解describe()函数输出的统计指标对于正确解读数据至关重要。例如，标准差可以告诉我们数据集的离散程度，中位数则可以告诉我们数据集的中心趋势，而不受极端值的影响。
📚 六、总结与进阶学习
describe()函数是pandas库中非常实用的一个函数，它可以帮助我们快速了解数据集的基本统计信息。通过定制输出、结合数据可视化以及深入理解统计指标，我们可以更好地分析和处理数据。在进阶学习中，你还可以探索其他与describe()函数相关的统计方法和可视化工具，以提高你的数据处理和分析能力。
希望这篇博客能帮助你更好地理解和使用pandas中的describe()函数！🚀📈🔍
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