pandas.DataFrame.describe

DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None)

Генерация различных сводных статистик, исключая значения NaN.

Параметры:

percentiles : массив, необязательно Процентили, которые следует включить в вывод. Все они должны находиться в интервале [0, 1]. По умолчанию percentiles это [.25, .5, .75], возвращая 25-й, 50-й и 75-й процентили. include, exclude : список, ‘all’, или None (по умолчанию) Указывает форму возвращаемого результата. Либо: None (по умолчанию). Результат будет включать только столбцы с числовыми типами данных, или, если таковых нет, только столбцы категориального типа. Список типов данных или строк, которые нужно включить/исключить. Для выбора всех числовых типов используйте numpy.number. Для выбора категориальных объектов используйте тип object. См. также документацию select_dtypes. Пример: df.describe(include=[‘O’]) Если include — это строка ‘all’, набор выходных столбцов будет соответствовать входному.

Возвращает:

summary: NDFrame сводной статистики

См. также

DataFrame.select_dtypes

Примечания

Индекс выходного DataFrame зависит от запрашиваемых типов данных:

Для числовых типов данных он будет включать: count, mean, std, min, max и нижний, 50-й и верхний процентили.

Для типов данных object (например, временных меток или строк) индекс будет включать count, unique, наиболее частое значение и частоту наиболее частого значения. Временные метки также включают первые и последние элементы.

Для смешанных типов данных индекс будет объединением соответствующих типов выходных данных. Неприменимые записи будут заполнены NaN. Обратите внимание, что выходные данные смешанного типа могут быть получены только из входных данных смешанного типа и с использованием аргументов include/exclude.

Если несколько значений имеют наибольшее количество, то пара count и most common будет произвольно выбрана из тех, которые имеют наибольшее количество.

Аргументы include и exclude игнорируются для Series.