pandas.Series.describe

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

Генерировать различные сводные статистические данные, исключая значения NaN.

Параметры:

percentiles : массив, необязательно Процентили для включения в вывод. Все должны находиться в интервале [0, 1]. По умолчанию percentiles — [.25, .5, .75], возвращая 25-й, 50-й и 75-й процентили. include, exclude : список, ‘all’, или None (по умолчанию) Укажите форму возвращаемого результата. Либо: None для обоих (по умолчанию). Результат будет включать только числовые столбцы или, если таковых нет, только категориальные столбцы. Список типов данных или строк для включения/исключения. Чтобы выбрать все числовые типы, используйте numpy numpy.number. Чтобы выбрать категориальные объекты, используйте тип object. См. также документацию select_dtypes. Например, df.describe(include=[‘O’]) Если include — строка ‘all’, набор выходных столбцов будет совпадать с входными.

Возвращает:

summary: NDFrame сводных статистических данных

См. также

DataFrame.select_dtypes

Примечания

Индекс выходного DataFrame зависит от запрошенных типов данных:

Для числовых типов данных он будет включать: count, mean, std, min, max, и нижние, 50-е и верхние процентили.

Для типов object (например, временных меток или строк) индекс будет включать количество, уникальные значения, наиболее часто встречающееся и частоту наиболее часто встречающегося. 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 входных данных смешанного типа и с соответствующим 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, exclude игнорируются для Series.