Что такое df.describe в Python и что оно означает? 😕🐍
Когда вы используете команду "df.describe()" в Python, она предоставляет сводную информацию о числовых столбцах в DataFrame.
Например, представим, что у нас есть DataFrame под названием "df", который содержит числовые столбцы "age" и "salary". Если мы вызовем "df.describe()", мы получим следующий результат:
df.describe()Результат будет выглядеть примерно так:
age salary
count 100.000000 100.000000
mean 35.250000 5000.000000
std 8.123876 100.000000
min 20.000000 4800.000000
25% 29.750000 4900.000000
50% 36.000000 5000.000000
75% 41.000000 5100.000000
max 50.000000 5200.000000
В результате будет показано количество значений, среднее значение, стандартное отклонение, минимальное и максимальное значение, а также значения квартилей для каждого числового столбца.
Детальный ответ
df describe python: что это значит?
Команда df describe в языке программирования Python предназначена для анализа данных и предоставления сводного статистического описания для числовых колонок в DataFrame.
DataFrame (англ. "структура данных" или "фрейм данных") - это таблица с данными, состоящая из строк и столбцов, как в электронной таблице. Команда df.describe() предоставляет основные статистические показатели о числовых данный в DataFrame.
Пример использования команды df describe
Для начала, импортируем необходимые библиотеки и создадим пример DataFrame:
import pandas as pd
data = {'Имя': ['Алексей', 'Екатерина', 'Иван', 'Мария', 'Николай'],
'Возраст': [27, 32, 45, 19, 37],
'Зарплата': [50000, 70000, 60000, 45000, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)
Теперь, применим команду df.describe() к нашему DataFrame:
df.describe()
В результате выполнения данного кода, мы получим следующую таблицу:
| Возраст | Зарплата | |
|---|---|---|
| count | 5.0 | 5.0 |
| mean | 32.0 | 61000.0 |
| std | 9.936586 | 12624.80766 |
| min | 19.0 | 45000.0 |
| 25% | 27.0 | 50000.0 |
| 50% | 32.0 | 60000.0 |
| 75% | 37.0 | 70000.0 |
| max | 45.0 | 80000.0 |
Разберемся, что показывает каждая строка в таблице:
- count - количество непустых значений в каждой колонке.
- mean - среднее арифметическое значение в каждой колонке.
- std - стандартное отклонение (мера разброса) в каждой колонке.
- min - наименьшее значение в каждой колонке.
- 25% - значение, ниже которого находятся 25% данных.
- 50% - медианное значение (значение, разделяющее данные на две равные половины).
- 75% - значение, ниже которого находятся 75% данных.
- max - наибольшее значение в каждой колонке.
Таким образом, команда df.describe() позволяет получить общее представление о числовых данных в DataFrame, давая ключевую информацию, такую как среднее значение, стандартное отклонение и значения квартилей.