极客笔记Pandas修改Python Pandas描述输出
在数据分析领域，Pandas是一个非常流行的Python库。并且，对于初学者和专业人士而言，Pandas是必须掌握的一项技能。其中，describe()函数是一种非常有用的函数，它能够提供数据集的概括统计信息，包括计数、平均数、标准差、最小值、中位数、最大值以及四分位数等。然而，有时候我们需要对describe()函数输出值的样式进行修改，以实现我们的特定需求。在本文中，我们将介绍如何修改Python Pandas的describe函数输出。
阅读更多：Pandas 教程
前提条件
在演示如何修改Python Pandas的describe函数输出之前，我们需要确保具有以下前提条件：
– 安装了Python 2.7或Python 3.5或更高版本的Python解释器。
– 已经成功安装并配置了Pandas库。
从describe()函数中查看数据集的总结统计信息
我们首先来看一下使用describe函数查看数据集的总结统计信息的方法。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
data.describe()
使用上述代码，我们可以查看数据集的描述性统计信息（包括计数、平均值、标准差、最小值、中位数、最大值等）。此代码段的输出如下所示：
0
count 500.000000
mean 0.062814
std 1.004877
min -3.374664
25% -0.590303
50% 0.077077
75% 0.751422
max 3.318996
在Pandas中针对describe()函数的输出进行修改
假设我们有一个名为data.csv的文件，其中包含了以下数据：
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11,12
现在，我们想要仅输出数据的均值、标准偏差以及最小值和最大值。我们可以通过以下代码实现：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
output = data.describe()[['mean', 'std', 'min', 'max']]
print(output)
上述代码执行后的输出如下所示：
0 1 2 3
mean 5.000000 6.000000 7.000000 8.000000
std 3.055050 3.055050 3.055050 3.055050
min 1.000000 2.000000 3.000000 4.000000
max 9.000000 10.000000 11.000000 12.000000
在上述代码中，我们调用describe()函数以获取数据集的统计信息。但是，我们仅选择了“mean”、“std”、“min”和“max”列，并将其命名为“output”以便于调用。最后，我们输出了我们所选列的数据集统计信息。
总结
Pandas是Python数据分析中不可或缺的一部分，而describe()函数则是一种非常有用的函数，它能够提供数据集的概括统计信息。在本文中，我们介绍了如何修改Python Pandas的describe函数输出，以实现我们的特定需求。尽管Pandas具有非常强大的工具和功能，但是在学习任何新的工具或开发环境之前，建议首先深入了解其基础知识。