在Python Pandas中,类别变量是指具有离散取值的变量,也称为分类变量或因子变量。类别变量的描述性统计主要包括以下几个方面:
value_counts()
方法来统计每个类别的频次。例如,对于一个名为category
的类别变量列,可以使用category.value_counts()
来获取每个类别的计数。unique()
方法可以获取类别变量列中的唯一值列表。例如,对于一个名为category
的类别变量列,可以使用category.unique()
来获取所有唯一值。nunique()
方法可以获取类别变量列中的类别数。例如,对于一个名为category
的类别变量列,可以使用category.nunique()
来获取类别的数量。应用场景: 类别变量的描述性统计在数据分析和数据挖掘中非常常见。它们可以帮助我们了解类别变量的分布情况、判断变量重要性、发现异常值等。常见的应用场景包括市场调查、用户分群、产品分析等。
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