首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

计算列中每个值的df.describe()并重新创建数据帧

在计算列中,每个值的df.describe()是用于生成数据帧的统计摘要的方法。具体而言,df.describe()会计算数据帧中每列的一些基本统计量,包括总数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数(50%分位数)、75%分位数和最大值。

使用df.describe()方法可以帮助我们快速了解数据的分布情况和基本统计特征。下面是对各统计量的解释:

  • 总数(count):列中非缺失值的数量。
  • 均值(mean):列中所有数值的平均值。
  • 标准差(std):列中所有数值的标准差,反映了数据的离散程度。
  • 最小值(min):列中的最小值。
  • 25%分位数(25%):列中数值的25%分位数,也就是上四分位数。
  • 中位数(50%分位数,median):列中数值的中位数,也就是50%分位数。
  • 75%分位数(75%):列中数值的75%分位数,也就是下四分位数。
  • 最大值(max):列中的最大值。

根据df.describe()方法生成的统计摘要,我们可以对数据进行初步的探索性分析,识别异常值、理解数据分布情况等。在数据处理和分析过程中,这个方法是非常有用的。

腾讯云提供了多个云计算产品,如云服务器、云数据库、云存储等,这些产品可以帮助用户部署和管理基于云计算的应用。具体在这个问答中没有提到腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址,所以无法提供相关推荐。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【Python】基于某些删除数据重复

subset:用来指定特定,根据指定数据框去重。默认为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...结果和按照某一去重(参数为默认)是一样。 如果想保留原始数据框直接用默认即可,如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...原始数据只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多数去重,可以在subset添加。...但是对于两中元素顺序相反数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于多组合删除数据重复。 -end-

19.5K31
  • 用过Excel,就会获取pandas数据框架、行和

    在Excel,我们可以看到行、和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...在Python数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运是pandas库提供了获取值、行和简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...在pandas,这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用行和交集。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[行,],需要提醒行(索引)和可能是什么?

    19.1K60

    【Python】基于多组合删除数据重复

    最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两组合删除数据重复,两中元素顺序可能是相反。...本文介绍一句语句解决多组合删除数据重复问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据框,希望根据name1和name2组合(在两行顺序不一样)消除重复项。...二、基于两删除数据重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希错误。 三、把代码推广到多 解决多组合删除数据重复问题,只要把代码取两代码变成多即可。

    14.7K30

    如何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和

    Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和对齐。...也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据索引。 然后,我们将 2 [“薪水”、“城市”] 附加到数据。“薪水”作为系列传递。序列索引设置为数据索引。...“城市”作为列表传递。...然后,我们在数据后附加了 2 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”作为系列传递。“平均值”作为列表传递。列表索引是列表默认索引。

    27330

    【C#】让DataGridView输入实时更新数据计算

    理解前提:熟知DataTable、DataView 求:更好方案 考虑这样一个场景: 某DataTable(下称dt)B计算(设置了Expression属性),是根据A数据计算而来,该dt被绑定到某个...DataGridView(下称dgv),A、B两都要在dgv显示,其中A可编辑(ReadOnly=false)。...当dgv绑定数据源后,它每一行就对应了数据一行(或叫一项),这就是我所谓【源行】。.../提交等操作是以【行】为单元 下面是dgv常规提交流程: ①编辑dgv单元格→②完成编辑(离开焦点)→③提交数据源(源行仍处于编辑状态)→④焦点离开dgv行→⑤源行结束编辑状态→⑥源行更新计算(其实完整流程还包括别的环节...可以看到,计算得到更新关键有两处: dgv单元格数据要提交到数据源相应单元格 源行结束编辑状态 按常规提交流程,必须使焦点离开单元格所在行(只离开单元格都不行哦)才能达到目的,而我们需求是,编辑过程中就要实时更新

    5.2K20

    帮助数据科学家理解数据23个pandas常用代码

    df.info() (5)基本数据集统计 print(df.describe()) (6)在表打印数据 print(tabulate(print_table,headers= headers...(9)替换丢失数据 df.replace(to_replace= None,value= None) 将“to_replace”替换为“value”。...(10)检查缺失 pd.isnull(object) 检测缺失(数值数组NaN,对象数组None/ NaN) (11)删除特征 df.drop('feature_variable_name...数据操作 (16)将函数应用于数据 这个将数据“height”所有乘以2 df["height"].apply(lambda height:2 * height) 或 def multiply...在这里,我们抓取选择,数据“name”和“size” new_df= df [[“name”,“size”]] (20)数据摘要信息 # Sum of values in a data

    2K40

    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定

    pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 数据合并成一个新 NumPy 数组。...numpy 是 Python 中用于科学计算基础库,提供了大量数学函数工具,特别是对于数组操作。pandas 是基于 numpy 构建一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具库。...在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “label” 作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

    13800

    Python pandas十分钟教程

    也就是说,500意味着在调用数据时最多可以显示500。 默认仅为50。此外,如果想要扩展输显示行数。...df.info():提供数据摘要,包括索引数据类型,数据类型,非空和内存使用情况。 df.describe():提供描述性统计数据。...统计某数据信息 以下是一些用来查看数据某一信息几个函数: df['Contour'].value_counts() : 返回计算每个出现次数。....unique():返回'Depth'唯一 df.columns:返回所有名称 选择数据 选择:如果只想选择一,可以使用df['Group']....Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。 下面的示例按“Contour”数据进行分组,并计算“Ca”记录平均值,总和或计数。

    9.8K50

    arcengine+c# 修改存储在文件地理数据ITable类型表格某一数据,逐行修改。更新属性表、修改属性表某

    作为一只菜鸟,研究了一个上午+一个下午,才把属性表更新修改搞了出来,记录一下: 我需求是: 已经在文件地理数据存放了一个ITable类型表(不是要素类FeatureClass),注意不是要素类...FeatureClass属性表,而是单独一个ITable类型表格,现在要读取其中某一,并统一修改这一。...表在ArcCatalog打开目录如下图所示: ? ?...false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改 IRow row =...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改属性 string newValue

    9.5K30

    Python面试十问2

    四、如何快速查看数据统计摘要 区别df.describe()和df.info() df.describe():默认情况下,它会为数值型提供中心趋势、离散度和形状统计描述,包括计数、均值、标准差、最小...df.info():主要用于提供关于DataFrame一般信息,如索引、数据类型、非空数量以及内存使用情况。它不会提供数值型数据统计摘要,而是更多地关注于数据整体结构和数据类型。...七、apply() 函数使用方法 如果需要将函数应⽤到DataFrame每个数据元素,可以使⽤ apply() 函数以便将函数应⽤于给定dataframe每⼀⾏。...先分组,再⽤ sum()函数计算每组汇总数据  多分组后,⽣成多层索引,也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个统计。...: 可以对需要计算数据进⾏筛选 Columns: 类似Index可以设置层次字段,它不是⼀个必要参数,作为⼀种分割数据可选⽅式。

    8310

    数据处理基石:pandas数据探索

    当我们生成或者导入了数据之后,通过数据探索工作能够快速了解和认识数据基本信息,比如数据字段类型、索引、最、缺失等,可以让我们对数据全貌有一个初步了解。...dtypes df.dtypes # 每个属性数据类型 s.dtype # 没有s,结果一个类型 [008i3skNgy1gri44mvcihj30nq0fmgn8.jpg] 属性和行索引 通过...] 查看缺失数据如果存在缺失,则用True表示,否则取值为False: [008i3skNgy1gri4dlzfo5j313q0s678a.jpg] 查看内存情况memory_usage()...,可以看到该字段数据统计信息 整体信息describe 返回是数值型数据个数、均值、方差、四分位数等统计情况 df.describe() [008i3skNgy1gri4i355dmj30po0gkdhr.jpg...Pandas内置多种数学计算函数 # 默认按照0计算,1表示按照行计算 df.abs() # 绝对 df.mode() # 众数 df.mean() # 返回所有均值 df.mean(1

    68900

    数据处理基石:pandas数据探索

    当我们生成或者导入了数据之后,通过数据探索工作能够快速了解和认识数据基本信息,比如数据字段类型、索引、最、缺失等,可以让我们对数据全貌有一个初步了解。...dtypes df.dtypes # 每个属性数据类型 s.dtype # 没有s,结果一个类型 [008i3skNgy1gri44mvcihj30nq0fmgn8.jpg] 属性和行索引 通过...] 查看缺失数据如果存在缺失,则用True表示,否则取值为False: [008i3skNgy1gri4dlzfo5j313q0s678a.jpg] 查看内存情况memory_usage()...,可以看到该字段数据统计信息 整体信息describe 返回是数值型数据个数、均值、方差、四分位数等统计情况 df.describe() [008i3skNgy1gri4i355dmj30po0gkdhr.jpg...Pandas内置多种数学计算函数 # 默认按照0计算,1表示按照行计算 df.abs() # 绝对 df.mode() # 众数 df.mean() # 返回所有均值 df.mean(1

    70000

    Python一行命令生成数据分析报告

    对该数据集进行一些基础数据分析吗,那就是使用df.describe()函数 ?...df.describe()函数虽然功能强大,但对于进行详细探索性数据分析却有些基础。...可以看到,除了之前我们需要一些描述性统计数据,该报告还包含以下信息: 类型推断:检测数据数据类型。...要点:类型,唯一,缺失 分位数统计信息,例如最小,Q1,中位数,Q3,最大,范围,四分位数范围 描述性统计数据,例如均值,众数,标准偏差,总和,中位数绝对偏差,变异系数,峰度,偏度 最常使用...直方图 相关性矩阵 缺失矩阵,计数,热图和缺失树状图 文本分析:了解文本数据类别(大写,空格),脚本(拉丁,西里尔字母)和块(ASCII) 当然我们还以将该报告保存为html,这样结合Django

    1.1K20

    Python-科学计算-pandas-04-统计数据

    今天讲讲pandas模块:获取某一些统计结果,包括最大/最小/均值/标准方差等 Part 1:示例 ?...已知一个DataFrame,有4["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol"] 获取测量值一些统计数据 Part 2:代码 ?...statistic_value = df.describe(),对数值进行统计计算,输出结果分类: 样本数目 均值 标准方差 最小 25%位数 50%位数,即中位数 75%位数 最大 df[["measure_value..."]] = df[["measure_value"]].astype(float),对measure_value进行数据类型转换 传送门 Python-科学计算-pandas-03-两相乘 Python...-科学计算-pandas-02-两相减 Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据 文为原创作品,欢迎分享朋友圈 ----

    52710

    30个函数玩转Pandas统计计算

    我在进行数据处理时候除了清洗筛选处理外还会涉及到统计计算处理,这里我们就来介绍一些常见统计计算函数吧。 1....数据预览 本文案例演示数据来自国家数据中心各地区最近5年国民生产总值数据,后台回复gdp可以领取数据文件,方便自己试一试哈。...我们可以发现在描述统计结果,它新增了unique、top和frep三个指标,相反这三个指标对于纯数字类型字段是没有的。...统计计算 这里我们演示常见统计计算函数方法,默认情况下都是按统计,我们也可以指定按行,具体见下方演示 # 最大 In [11]: df.max(numeric_only=True) Out[11...s.argmin() # 最小索引(自动索引),dataframe没有 其实,在每个函数中都有别的参数可以让函数功能更强大,具体大家可以自行尝试哈,我们这里简单举个别例子。

    58420
    领券