在pandas中,data.describe()方法用于生成关于数据集的描述性统计信息。它提供了数据的计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。
要区分总体数据和样本数据,我们需要了解统计学中的概念。总体是指我们想要研究的整个数据集,而样本是从总体中抽取的一部分数据。
在pandas的data.describe()方法中,默认情况下,生成的统计信息是基于总体数据的。这意味着计算的是整个数据集的统计量,包括总体的均值、标准差等。
如果我们想要基于样本数据生成统计信息,可以使用可选参数include
和exclude
来指定要计算的统计量类型。例如,include='all'
表示计算所有统计量,包括总体和样本的统计量;include='number'
表示只计算数值型数据的统计量;exclude='object'
表示排除对象类型的数据。
下面是一个示例:
import pandas as pd
# 创建一个数据集
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
# 基于总体数据生成统计信息
total_stats = data.describe()
print("Total Statistics:")
print(total_stats)
# 基于样本数据生成统计信息
sample_stats = data.describe(include='all')
print("\nSample Statistics:")
print(sample_stats)
输出结果如下:
Total Statistics:
A B
count 5.000000 5.000000
mean 3.000000 8.000000
std 1.581139 1.581139
min 1.000000 6.000000
25% 2.000000 7.000000
50% 3.000000 8.000000
75% 4.000000 9.000000
max 5.000000 10.000000
Sample Statistics:
A B
count 5.000000 5.000000
mean 3.000000 8.000000
std 1.581139 1.581139
min 1.000000 6.000000
25% 2.000000 7.000000
50% 3.000000 8.000000
75% 4.000000 9.000000
max 5.000000 10.000000
从输出结果可以看出,总体数据和样本数据的统计信息是相同的,因为示例数据集中的所有数据都是可用的样本数据。如果数据集中存在缺失值或需要排除某些数据类型,那么总体数据和样本数据的统计信息可能会有所不同。
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