pandas.Panel.describe

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

Генерация различных сводных статистик, исключая значения NaN.

Параметры:

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

Возвращает:

summary: NDFrame сводных статистик

См. также

DataFrame.select_dtypes

Примечания

Индекс выходной DataFrame зависит от запрашиваемых типов данных:

Для числовых типов данных он будет включать: количество, среднее значение, стандартное отклонение, минимум, максимум и нижний, 50-й и верхний процентили.

Для типов данных object (например, временные метки или строки) индекс будет включать количество, уникальные значения, наиболее часто встречающееся значение и частоту наиболее часто встречающегося 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 смешанных типов могут быть возвращены только из смешанных входных данных и при надлежащем использовании аргументов include/exclude.

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

Аргументы include, exclude игнорируются для Series.