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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:

代码语言:txt
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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:

代码语言:txt
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              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。

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