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2024年4月24日发(作者：下树是二叉树遍历包括哪几种)
python的describe函数
在 Python 中，没有一个名为 describe( 的内置函数。但是，有很
多第三方库（如 pandas、）提供了一个名为 describe( 的
函数，可以用于对数据进行描述性统计分析。本文将重点介绍 pandas 库
中的 describe( 函数。
pandas 是一个开源的数据分析和数据操作工具，它提供了丰富的数
据结构和数据分析函数。其中的 describe( 函数是 pandas 中一个常用
的统计描述函数，可以从数据集中获取各种统计信息。
使用方法：
```
be
```
其中，df 是一个 pandas 的 DataFrame 对象，可以是一个表格形式
的数据。
该函数的返回结果是一个包含数值型数据的统计信息的 DataFrame
对象。
下面将重点介绍 pandas 的 describe( 函数返回的统计信息的含义。
1. count：非缺失值的数量。表示该列中有效数据的个数。
2. mean：平均值。表示该列中所有数据的平均值。
3. std：标准差。表示该列中所有数据的标准差，用于衡量数据的离
散程度。
4. min：最小值。表示该列中所有数据的最小值。
5.25%：第一四分位数。表示该列中所有数据的25%位置处的数值，
即剔除最大25%的数值后的最小值。
6.50%：第二四分位数，也称为中位数。表示该列中所有数据的50%
位置处的数值，即剔除最大50%和最小50%的数值后的中间值。
7.75%：第三四分位数。表示该列中所有数据的75%位置处的数值，
即剔除最小25%的数值后的最大值。
8. max：最大值。表示该列中所有数据的最大值。
这些统计信息可以帮助我们快速了解数据的大致分布情况。通过观察
这些统计值，可以获取描述数据的许多信息，如数据的中心位置、数据的
离散程度以及数据的分布范围等。
另外，describe( 函数还可以在 DataFrame 中选择特定的数据类型
进行描述统计，例如：
```
be(include=['object'])
```
这将仅返回数据类型为对象（字符串）的列的统计信息。
此外，describe( 函数还可以进一步计算其他自定义的统计信息
```
```
或者计算所有列之间的相关系数：
```
```
总而言之，pandas 的 describe( 函数是一个功能强大的描述性统计
函数，它可以提供汇总的统计信息，为数据分析提供基础。通过使用这个
函数，我们可以轻松地了解数据集的大致分布，以及数据集中的异常值和
缺失值等信息，从而更好地进行数据处理和分析工作。
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