Pandas series.describe方法的使用是什么

pandas.series中的describe()方法用于生成series对象的统计描述。此方法分析数字和目标系列的描述。

因此，describe()方法返回系列的摘要统计信息。它的结果取决于输入系列对象的类型。

对于数字系列，describe()方法分析基本统计信息，如计数、平均值、标准差、最小值、最大值和分位数（25%、50%和75%）。50%的分位数与中位数相同。

如果系列对象的数据类型为object，describe()方法分析基本统计信息，如计数、唯一值、最常出现的值和频率。

示例1

# importing required packages
import pandas as pd

# creating pandas Series object
series = pd.Series([9,2,3,5,8,9,1,4,6])
print(series)

# apply describe method
print("output",series.describe())

说明

首先，我们使用Python列表创建了一个pandas Series，其中包含整数值。然后，通过使用describe()方法分析了该序列对象的统计数据。

输出

0 9
1 2
2 3
3 5
4 8
5 9
6 1
7 4
8 6
dtype: int64

Output count  9.000000
mean 5.222222
std  2.990726
min  1.000000
25%  3.000000
50%  5.000000
75%  8.000000
max  9.000000
dtype: float64

我们对数值系列对象进行了基本统计计算，结果显示在上面的输出块中。计数代表给定系列对象的元素数量。同样，我们分析了均值、最小值、最大值、标准差等。

示例2

# importing required packages
import pandas as pd

# creating pandas Series object
series = pd.Series(['A', 'B', 'E', 'C', 'A', 'D', 'D', 'E', 'F', 'C', 'B', 'A'])
print(series)

# apply describe method
print("Output: ">"",series.describe())

解释

在下面的示例中，我们对一个目标类型的pandas系列进行了统计计算。为此，我们使用字符串列表创建了一个系列对象。

输出

0  A
1  B
2  E
3  C
4  A
5  D
6  D
7  E
8  F
9  C
10 B
11 A
dtype: object

Output count 12
unique 6
top    A
freq   3
dtype: object

我们得到了系列元素的计数、唯一值的总数、顶部（最频繁的）元素以及顶部值的频率。