В мире анализа данных одной из наиболее распространенных задач является получение ценной информации и понимание характеристик вашего набора данных. Независимо от того, новичок вы или опытный специалист по данным, df.describe()

Понимание df.describe():
Функция df.describe()обеспечивает быстрый обзор основных статистических показателей DataFrame. Он вычисляет различные описательные статистические данные, такие как количество, среднее значение, стандартное отклонение, минимум, квартили и максимум, для каждого числового столбца в DataFrame. Это позволяет вам получить представление об основных тенденциях, распространении и распределении ваших данных.

Давайте начнем с примера. Предположим, у вас есть DataFrame с именем df, столбцы которого представляют различные интересующие переменные. Чтобы применить df.describe(), просто вызовите функцию в своем DataFrame:

import pandas as pd
# Assuming df is your DataFrame
description = df.describe()
print(description)

Появится сводная таблица с вычисленной статистикой для каждого числового столбца. Выходные данные будут включать в себя количество, среднее значение, стандартное отклонение, минимальное значение, 25-й процентиль (первый квартиль), медиану (50-й процентиль), 75-й процентиль (третий квартиль) и максимальное значение.

Изучение описательной статистики.
Функция df.describe()не ограничивается базовой статистикой, упомянутой выше. Его можно настроить для предоставления дополнительной информации о ваших данных. Давайте рассмотрим некоторые распространенные методы, которые вы можете применить для улучшения анализа:

1. Указание процентилей.
   Вы можете указать список процентилей с помощью параметра percentiles, чтобы получить более подробное представление о распределении ваших данных. Например, df.describe(percentiles=[0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9])будет отображать 10-й, 25-й, 50-й, 75-й и 90-й процентили.

2. Включение нечисловых столбцов.
   По умолчанию df.describe()работает только с числовыми столбцами. Однако вы можете включить нечисловые столбцы, используя параметр include. Например, df.describe(include='all')предоставит статистику для всех столбцов, включая числовые и категориальные.

3. Пользовательские функции агрегирования.
   Вы можете применять пользовательские функции агрегирования к определенным столбцам, используя метод applyв сочетании с df.describe(). Это позволяет вам вычислять дополнительную статистику помимо встроенной. Например:

def range_func(x):
    return x.max() - x.min()
custom_stats = df.apply(range_func).describe()
print(custom_stats)

В этом фрагменте кода мы определяем пользовательскую функцию range_func, которая вычисляет диапазон значений для каждого столбца. Затем мы применяем его к DataFrame, используя df.apply(), и вычисляем описательную статистику, используя describe().

В этой статье мы рассмотрели возможности и универсальность функции df.describe()в pandas для анализа данных. Мы обсудили его базовое использование и продемонстрировали, как его настроить, чтобы получать больше информации из вашего набора данных. Используя df.describe()и его различные параметры, вы можете быстро получить полное представление о распределении ваших данных, основных тенденциях и других ключевых статистических показателях.

Помните, что способность извлекать значимую информацию из данных имеет решающее значение в современном мире, управляемом данными. Итак, используйте потенциал df.describe()и ускорьте свой путь анализа данных!