简介
pandas 是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富和灵活的功能来处理和分析数据。其中，pandas.describe() 是一个常用的函数，用于生成关于数据集的汇总统计信息。它返回的结果包括计数、均值、标准差、最小值、25% 分位数、50% 分位数、75% 分位数和最大值。
本文将对 pandas.describe() 的输出参数进行详细解释，并提供一些实例来帮助读者更好地理解这些参数。
输出参数解释
pandas.describe() 函数的输出结果包含以下几个参数：
- count: 数据集中的非空值数量。它用来统计每个列的有效数据个数。对于缺失值，
count参数会忽略它们。 - mean: 数据集中每列的均值。均值是指一组数值的平均值，计算方式为将所有数值相加后除以数据的个数。
- std: 数据集中每列的标准差。标准差是用来衡量数据的波动程度的统计量，值越大意味着数据的波动程度越高。
- min: 数据集中每列的最小值。最小值是指在数据集中找到的最小数值。
- 25%: 数据集中每列的第一个四分位数，即四分之一分位数。四分位数指的是将一组数据分为四等分后，位于第一个等分的数值。
- 50%: 数据集中每列的第二个四分位数，即中位数。中位数是将一组数据从小到大排序后，位于中间的数值。
- 75%: 数据集中每列的第三个四分位数，即四分之三分位数。四分位数指的是将一组数据分为四等分后，位于第三个等分的数值。
- max: 数据集中每列的最大值。最大值是指在数据集中找到的最大数值。
实例演示
下面通过一个实例来展示 pandas.describe() 的输出结果：
import pandas as pd
# 创建一个数据集
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda', 'Tom'],
'Age': [28, 24, 32, 36, 29],
'Salary': [5000, 4500, 6000, 7000, 5500]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 describe() 函数获取汇总统计信息
summary = df.describe()
print(summary)
上述代码将输出以下结果：
Age Salary
count 5.000000 5.000000
mean 29.800000 5600.000000
std 4.158124 963.159737
min 24.000000 4500.000000
25% 28.000000 5000.000000
50% 29.000000 5500.000000
75% 32.000000 6000.000000
max 36.000000 7000.000000
从上述结果中可以看出，pandas.describe() 函数成功地输出了汇总统计信息。其中，count 表示非空值数量，mean 表示均值，std 表示标准差，min 表示最小值，25% 表示第一个四分位数，50% 表示中位数，75% 表示第三个四分位数，max 表示最大值。
结论
通过本文的解释，读者已经对 pandas.describe() 函数的输出参数有了深入的了解。这些参数提供了对数据集的汇总统计信息，有助于数据分析和数据挖掘过程中的决策。请记住，你可以根据需要调整数据集，以获得更具体和准确的结果。
本文来自极简博客，作者：美食旅行家，转载请注明原文链接：pandas.describe 输出参数解释
