pandas.DataFrame.describe

DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None) [source]

Генерирует различные сводные статистические данные, исключая значения NaN.

Параметры:

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

Возвращает:

summary: NDFrame сводных статистических данных

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 lower, 50, и upper процентили.

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

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 входных данных смешанных типов и с использованием аргументов include/exclude.

Если несколько значений имеют наибольшее количество, то пара count и most common будет произвольно выбрана среди значений с наибольшим количеством.

Аргументы include, exclude игнорируются для Series.