Pandas DataFrame.describe() Funktion
Minahil Noor
30 Januar 2023
Pandas
Pandas DataFrame
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Syntax von
pandas.DataFrame.describe(): -
Beispiel-Codes:
DataFrame.describe()Methode zum Ermitteln der Statistik eines DataFrame -
Beispiel-Codes:
DataFrame.describe()Methode zum Ermitteln der Statistik jeder Spalte -
Beispiel-Codes: Methode
DataFrame.describe()zum Ermitteln der Statistik numerischer Spalten
Die Python Pandas DataFrame.describe() Funktion gibt Auskunft über die statistischen Daten eines DataFrame.
Syntax von pandas.DataFrame.describe():
DataFrame.describe(
percentiles=None, include=None, exclude=None, datetime_is_numeric=False
)
Parameter
percentiles |
Dieser Parameter gibt die Perzentile an, die in der Ausgabe enthalten sein sollen. Alle Werte sollten zwischen 0 und 1 liegen. Die Vorgabe ist [.25, .5, .75], die das 25., 50. und 75. Perzentil ausgibt. |
include |
Er gibt an, welche Datentypen in die Ausgabe einbezogen werden sollen. Es hat drei Optionen. all: Alle Spalten der Eingabe werden in die Ausgabe einbezogen. Eine Liste von Datentypen: schränkt die Ergebnisse auf die angegebenen Datentypen ein. None: Das Ergebnis wird alle numerischen Spalten enthalten. |
exclude |
Es gibt an, welche Datentypen von der Ausgabe ausgeschlossen werden sollen. Es hat zwei Optionen. Eine listenartige Auflistung von Datentypen: Schließt die angegebenen Datentypen vom Ergebnis aus. None: Das Ergebnis schließt nichts aus. |
datetime_is_numeric |
Ein boolescher Parameter. Er gibt an, ob Datetime-Datentypen als numerisch behandelt werden sollen. |
Zurück
Gibt die Zusammenfassung der Statistik der übergebenen Series oder des Dataframe zurück.
Beispiel-Codes: DataFrame.describe() Methode zum Ermitteln der Statistik eines DataFrame
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.describe()
print("Statistics are: \n")
print(dataframe1)
Ausgabe:
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
Statistics are:
Attendance Obtained Marks
count 5.000000 5.000000
mean 82.600000 71.200000
std 15.773395 17.484279
min 60.000000 45.000000
25% 78.000000 64.000000
50% 80.000000 75.000000
75% 95.000000 82.000000
max 100.000000 90.000000
Die Funktion hat die Zusammenfassung der Statistik des DataFrame zurückgegeben. Wir haben keine Parameter übergeben, daher hat die Funktion alle Standardwerte verwendet.
Beispiel-Codes: DataFrame.describe() Methode zum Ermitteln der Statistik jeder Spalte
Wir werden die Statistiken aller Spalten mit Hilfe des Parameters include ermitteln.
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.describe(include='all')
print("Statistics are: \n")
print(dataframe1)
Ausgabe:
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
Statistics are:
Attendance Name Obtained Marks
count 5.000000 5 5.000000
unique NaN 5 NaN
top NaN Kevin NaN
freq NaN 1 NaN
mean 82.600000 NaN 71.200000
std 15.773395 NaN 17.484279
min 60.000000 NaN 45.000000
25% 78.000000 NaN 64.000000
50% 80.000000 NaN 75.000000
75% 95.000000 NaN 82.000000
max 100.000000 NaN 90.000000
Die Funktion hat die Zusammenfassung der Statistiken aller Spalten des DataFrame zurückgegeben.
Beispiel-Codes: Methode DataFrame.describe() zum Ermitteln der Statistik numerischer Spalten
Jetzt werden wir nur die Statistiken der numerischen Spalten finden, indem wir den Parameter exclude verwenden.
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.describe(exclude=[object])
print("Statistics are: \n")
print(dataframe1)
Ausgabe:
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
Statistics are:
Attendance Obtained Marks
count 5.000000 5.000000
mean 82.600000 71.200000
std 15.773395 17.484279
min 60.000000 45.000000
25% 78.000000 64.000000
50% 80.000000 75.000000
75% 95.000000 82.000000
max 100.000000 90.000000
Wir haben den Datentyp object ausgeschlossen.
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