【每天几分钟,从零入门python编程的世界!】

当我们拿到一份数据的时候,可以让pandas告诉我们这一组数据到底是什么样子的,也就是说对数据进行一个总体的描述。

之前我们可以通过df.head()看到整个dataframe数据表的头部是什么样子,可以通过df.dtypes看到dataframe数据表的每一个series的数据类型。

还是把之前的kaggle上下载的pima-indians-diabetes.csv这组数据打印出来:

把这组数据的数据类型打印出来

打印结果:

我们看到6、148、72、35、0、50、1这几个series的数据类型是int64,33.6、0.627这两个series的数据类型是float64。

●对数据进行整体描述

对拿到的数据进行整体描述用一行代码就能完成:

df.describe()

运行结果:

我们看到对整个数据进行整体的描述--

count表示有多少行,每一个series都是767行,

mean表示平均数,6这个series的平均数是3.842243,148这个series的平均数是120.859192,......

std表示每一个series的波动性,

min表示每一个series中的最小值是多少,

25%、50%、75%表示分位点,后面数据科学的相关知识中会做更详细的学习,

max表示每一个series中的最大值是多少。

通过pandas查看一组数据的整体描述,我们就会大致了解这组数据的特点是什么,方面对它的理解和分析。

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