先附上官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.describe.htmldes...
先附上官方文档：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.describe.html
describe()有三个参数：
DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None) # return:Series or DataFrame. Summary statistics of the Series or Dataframe provided.
几个要点：
1.include=‘all’,代表对所有列进行统计，如果不加这个参数，则只对数值列进行统计
datafile.describe(include='all')
没加参数的少了height列（height为离散型http://www.cppcns.com变量，其余为数值型）：
加了参数include=‘all’，出现height变量：
2.统计变量说明：
count：数量统计，此列共有多少有效值unipue：不同的值有多少个
std：标准差
min：最小值
25%：四分之一分位数
50%：二分之一分位数
75%：四分之三分位数
max：最大值
mean：均值
3.仅仅显示离散型变量：include=[‘O’]
df.describe(include=['O'])
只显示了height列：
4.第一个percentiles,这个参数可以设定数值型特征的统计量，默认[.25, .5, .75],返回25%，50%，75%时候的数据，可修改参数，**如：
df.describe(percentiles=[.10, .75, .8])
5.第三个参数可以指定不选择哪些列。
例如
df.describe(exclude=['O'])
height列没有了：
到此这篇关于Pandas中describe()函数的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关Pandas describe()内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
