describe函数的参数举例详解

# 把我们数据输进去
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'A':list('13579'),'B':[2,4,6,8,10]
})
# percentiles:设置输出的百分位数，默认为[.25，.5，。75]，返回第25，第50和第75百分位数。
# eg:df.describe(percentiles=[.8,.9])

df  # 看一下结果

	A	B
0	1	2
1	3	4
2	5	6
3	7	8
4	9	10

df.describe()   # 利用describe函数描述这一组的数据特征，包括统计值，平均值，方差，最小值，分位数，最大值# 这是没有参数的默认情况下

	B
count	5.000000
mean	6.000000
std	3.162278
min	2.000000
25%	4.000000
50%	6.000000
75%	8.000000
max	10.000000

# 学习describe的三个参数
# percentiles=None设置输出的百分位数，默认为[.25，.5,.75]，返回第25，第50和第75百分位数。
# include=None,
# exclude=None,
# datetime_is_numeric=False
#一个个看一下

df.describe(percentiles=[.3,.9])#  设置百分数的函数，可以看到我们想要多少的百分数，就可以按照这种格式设置

	B
count	5.000000
mean	6.000000
std	3.162278
min	2.000000
30%	4.400000
50%	6.000000
90%	9.200000
max	10.000000

df.describe(include='all')  #  反正就是出一大推数据，有些俺也看不懂，看你选择和需要咯

	A	B
count	5	5.000000
unique	5	NaN
top	3	NaN
freq	1	NaN
mean	NaN	6.000000
std	NaN	3.162278
min	NaN	2.000000
25%	NaN	4.000000
50%	NaN	6.000000
75%	NaN	8.000000
max	NaN	10.000000

df.describe(include="O")  # 注意是英文字母O，不是零的小写

	A
count	5
unique	5
top	3
freq	1

df.describe(exclude="O")

	B
count	5.000000
mean	6.000000
std	3.162278
min	2.000000
25%	4.000000
50%	6.000000
75%	8.000000
max	10.000000

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