python的describe函数

在 Python 中，没有一个名为 describe( 的内置函数。但是，有很多第三方库（如 pandas、scipy.stats）提供了一个名为 describe( 的函数，可以用于对数据进行描述性统计分析。本文将重点介绍 pandas 库中的 describe( 函数。

pandas 是一个开源的数据分析和数据操作工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数。其中的 describe( 函数是 pandas 中一个常用的统计描述函数，可以从数据集中获取各种统计信息。 使用方法：

```

df.describe ```

其中，df 是一个 pandas 的 DataFrame 对象，可以是一个表格形式的数据。

该函数的返回结果是一个包含数值型数据的统计信息的 DataFrame 对象。

下面将重点介绍 pandas 的 describe( 函数返回的统计信息的含义。 1. count：非缺失值的数量。表示该列中有效数据的个数。 2. mean：平均值。表示该列中所有数据的平均值。

3. std：标准差。表示该列中所有数据的标准差，用于衡量数据的离散程度。

4. min：最小值。表示该列中所有数据的最小值。

5.25%：第一四分位数。表示该列中所有数据的25%位置处的数值，即剔除最大25%的数值后的最小值。

6.50%：第二四分位数，也称为中位数。表示该列中所有数据的50%位置处的数值，即剔除最大50%和最小50%的数值后的中间值。

7.75%：第三四分位数。表示该列中所有数据的75%位置处的数值，即剔除最小25%的数值后的最大值。

8. max：最大值。表示该列中所有数据的最大值。

这些统计信息可以帮助我们快速了解数据的大致分布情况。通过观察这些统计值，可以获取描述数据的许多信息，如数据的中心位置、数据的离散程度以及数据的分布范围等。

另外，describe( 函数还可以在 DataFrame 中选择特定的数据类型进行描述统计，例如：

```

df.describe(include=['object']) ```

这将仅返回数据类型为对象（字符串）的列的统计信息。 此外，describe( 函数还可以进一步计算其他自定义的统计信息 ``` df.mad

```

或者计算所有列之间的相关系数： ``` df.corr ```

总而言之，pandas 的 describe( 函数是一个功能强大的描述性统计函数，它可以提供汇总的统计信息，为数据分析提供基础。通过使用这个函数，我们可以轻松地了解数据集的大致分布，以及数据集中的异常值和缺失值等信息，从而更好地进行数据处理和分析工作。