Python Pandas Series.describe()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.describe()函数会生成描述性统计信息，以汇总给定系列对象的数据集分布的集中趋势，离散度和形状。通过排除NaN值来执行所有计算。

用法： Series.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None)

参数：
percentiles:要包含在输出中的百分比。
include:要包含在结果中的数据类型的白名单。忽略系列。
exclude:要从结果中忽略的数据类型黑名单。忽略系列

返回：系列摘要统计

范例1：采用Series.describe()函数查找给定系列对象的摘要统计信息。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([80, 25, 3, 25, 24, 6]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.describe()函数以查找给定系列对象中基础数据的摘要统计信息。

# find summary statistics of the underlying  
# data in the given series object. 
result = sr.describe() 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.describe()函数已成功返回给定系列对象的摘要统计信息。

范例2：采用Series.describe()函数以查找给定系列对象中基础数据的摘要统计信息。给定的系列对象包含一些缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([100, None, None, 18, 65, None, 32, 10, 5, 24, None]) 
  
# Create the Index 
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M') 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.describe()函数以查找给定系列对象中基础数据的摘要统计信息。

# find summary statistics of the underlying  
# data in the given series object. 
result = sr.describe() 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.describe()函数已成功返回给定系列对象的摘要统计信息。NaN计算这些统计值时，将忽略这些值。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.describe()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。