使用python中的describe()获取具有(分析)权重的描述性统计数据

describe() 方法是 pandas 库中的一个功能，它用于获取数据集的描述性统计数据。这些统计数据包括计数、平均值、标准差、最小值、四分位数以及最大值等。当你在 pandas 的 DataFrame 或 Series 对象上调用 describe() 方法时，它会返回一个包含这些统计数据的表格。

基础概念

描述性统计学是对数据进行总结和描述的方法，它不涉及对数据的推断或假设检验。describe() 方法提供的统计数据可以帮助我们快速了解数据的分布情况，包括数据的中心趋势、离散程度以及数据的范围。

相关优势

1. 快速概览：提供数据集的一个快速概览，了解数据的基本特性。
2. 易于理解：统计结果直观易懂，便于非专业人士理解。
3. 多维度分析：可以同时对多个数值型特征进行分析。

类型

describe() 方法默认提供以下几种统计数据：

• count: 非空值的数量。
• mean: 平均值。
• std: 标准差。
• min: 最小值。
• 25%: 第一四分位数（Q1）。
• 50%: 中位数（Q2）。
• 75%: 第三四分位数（Q3）。
• max: 最大值。

应用场景

• 数据清洗前检查：在进行复杂的数据分析之前，可以使用 describe() 来检查数据的质量。
• 特征工程：在构建机器学习模型时，了解特征的统计特性有助于选择合适的预处理步骤。
• 报告制作：在报告中使用描述性统计数据来展示数据的基本情况。

示例代码

假设我们有一个包含学生考试成绩的 DataFrame：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'Math': [85, 90, 78, 92, 88],
    'Science': [90, 85, 88, 92, 78],
    'English': [88, 76, 90, 85, 89]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 describe() 获取描述性统计数据
stats = df.describe()
print(stats)

输出可能如下：

           Math       Science      English
count   5.000000     5.000000     5.000000
mean   86.600000     86.600000     85.600000
std     5.244044      5.244044      4.967674
min    78.000000     78.000000     76.000000
25%    85.000000     85.000000     85.000000
50%    88.000000     88.000000     88.000000
75%    90.000000     90.000000     89.000000
max    92.000000     92.000000     90.000000

遇到问题及解决方法

如果你在使用 describe() 方法时遇到了问题，比如得到的统计数据不符合预期，可能的原因包括：

1. 数据类型不匹配：确保你调用 describe() 的对象是数值型的 DataFrame 或 Series。
2. 缺失值影响：大量的缺失值可能会影响统计结果的准确性。
3. 异常值干扰：极端值或异常值可能会扭曲平均值和标准差。

解决方法：

• 检查数据类型：使用 df.dtypes 查看各列的数据类型。
• 处理缺失值：可以使用 dropna() 删除含有缺失值的行，或者用 fillna() 填充缺失值。
• 识别和处理异常值：可以通过箱线图或其他方法识别异常值，并决定是否剔除或修正它们。

希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 describe() 方法。