使用describe()时，Pandas不会更改数据类型

使用describe()时，Pandas不会更改数据类型。Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了许多用于数据探索和统计分析的函数和方法。其中之一就是describe()函数，它用于生成关于数据集的统计摘要。

describe()函数会计算数据集中每个数值列的统计指标，包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。它还可以计算非数值列的统计指标，如计数、唯一值数量、最常见的值和最常见的值的频率。

需要注意的是，describe()函数只会计算数值列和非数值列的统计指标，而不会更改数据类型。这意味着，如果某一列的数据类型是整数或浮点数，在使用describe()函数后，该列的数据类型仍然是整数或浮点数。

举例来说，假设我们有一个包含学生姓名、年龄和成绩的数据集。其中年龄和成绩是数值列，姓名是非数值列。我们可以使用describe()函数来计算年龄和成绩的统计指标，如下所示：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [18, 20, 19, 21],
        '成绩': [85, 90, 92, 88]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.describe())

输出结果如下：

              年龄         成绩
count   4.000000   4.000000
mean   19.500000  88.750000
std     1.290994   2.753785
min    18.000000  85.000000
25%    18.750000  87.250000
50%    19.500000  89.000000
75%    20.250000  90.500000
max    21.000000  92.000000

从输出结果可以看出，describe()函数计算了年龄和成绩的统计指标，包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。同时，数据集中的姓名列并没有被计算，因为它是非数值列。

总结起来，使用describe()函数时，Pandas不会更改数据类型，它只会计算数值列和非数值列的统计指标。如果需要更改数据类型，可以使用Pandas提供的其他函数和方法来进行转换。