pandas.Panel4D.describe

Panel4D.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None)

Генерация различных сводных статистик, исключая значения NaN.

Параметры:

percentiles : массив, необязательно Процентили, которые нужно включить в вывод. Все значения должны находиться в интервале [0, 1]. По умолчанию percentiles равны [.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 для обоих (по умолчанию). Результат будет содержать только числовые столбцы или, если таковых нет, только категориальные столбцы. Список типов данных или строк, которые нужно включить/исключить. Чтобы выбрать все числовые типы, используйте 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.

Возвращаемое значение:

summary: NDFrame сводных статистик

См. также

DataFrame.select_dtypes

Примечания

Индекс выходной DataFrame зависит от запрошенных типов данных:

Для числовых типов данных он будет включать: count, mean, std, min, max и процентили нижнего, 50-го и верхнего.

Для типов object (например, метки времени или строки), индекс будет включать count, unique, most common и частоту самого частого значения. Метки времени 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 вывод со смешанными типами данных может быть возвращён только из входных данных со смешанными типами и соответствующим использованием аргументов include/exclude.

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

Аргументы include и exclude игнорируются для Series.