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explain() 메소드는 다음과 같은 일부 통계 데이터를 계산하는 데 사용됩니다. 백분위수, 평균 그리고 성병 Series 또는 DataFrame의 숫자 값. 숫자 및 객체 계열과 혼합 데이터 유형의 DataFrame 열 세트를 모두 분석합니다.

통사론

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

매개변수

백분위수:0과 1 사이에 있어야 하는 숫자의 데이터 유형과 같은 목록인 선택적 매개변수입니다. 기본값은 [.25, .5, .75]이며, 이는 25번째, 50번째, 75번째 백분위수를 반환합니다.포함하다:DataFrame을 설명하는 동안 데이터 유형 목록을 포함하는 선택적 매개변수이기도 합니다. 기본값은 없음입니다.들어오지 못하게 하다:DataFrame을 기술할 때 데이터 유형 목록을 제외하는 선택적 매개변수이기도 합니다. 기본값은 없음입니다.

보고

Series 및 DataFrame의 통계 요약을 반환합니다.

실시예 1

 import pandas as pd import numpy as np a1 = pd.Series([1, 2, 3]) a1.describe() 

산출

자바 입력

 count 3.0 mean 2.0 std 1.0 min 1.0 25% 1.5 50% 2.0 75% 2.5 max 3.0 dtype: float64 

실시예2

 import pandas as pd import numpy as np a1 = pd.Series(['p', 'q', 'q', 'r']) a1.describe() 

산출

 count 4 unique 3 top q freq 2 dtype: object 

실시예3

 import pandas as pd import numpy as np a1 = pd.Series([1, 2, 3]) a1.describe() a1 = pd.Series(['p', 'q', 'q', 'r']) a1.describe() info = pd.DataFrame({'categorical': pd.Categorical(['s','t','u']), 'numeric': [1, 2, 3], 'object': ['p', 'q', 'r'] }) info.describe(include=[np.number]) info.describe(include=[np.object]) info.describe(include=['category']) 

산출

 categorical count 3 unique 3 top u freq 1 

실시예4

 import pandas as pd import numpy as np a1 = pd.Series([1, 2, 3]) a1.describe() a1 = pd.Series(['p', 'q', 'q', 'r']) a1.describe() info = pd.DataFrame({'categorical': pd.Categorical(['s','t','u']), 'numeric': [1, 2, 3], 'object': ['p', 'q', 'r'] }) info.describe() info.describe(include='all') info.numeric.describe() info.describe(include=[np.number]) info.describe(include=[np.object]) info.describe(include=['category']) info.describe(exclude=[np.number]) info.describe(exclude=[np.object]) 

산출

 categorical numeric count 3 3.0 unique 3 NaN top u NaN freq 1 NaN mean NaN 2.0 std NaN 1.0 min NaN 1.0 25% NaN 1.5 50% NaN 2.0 75% NaN 2.5 max NaN 3.0