describe()El método en Python Pandas se usa para calcular datos estadísticos descriptivos como conteo, valores únicos, media, desviación estándar, valor mínimo y máximo y muchos más. En este artículo, aprendamos a obtener las estadísticas descriptivas de Pandas DataFrame.
Sintaxis:
df[‘cname’].describe(percentiles = Ninguno, incluir = Ninguno, excluir = Ninguno)
df.describe(percentiles = Ninguno, incluir = Ninguno, excluir = Ninguno)Parámetros:
percentiles: representa el valor percentil que debe devolver la función. Los valores predeterminados son 0,25, 0,5 y 0,75
incluyen: representa la lista de tipos de datos que deben incluirse
excluir: representa la lista de tipos de datos que deben excluirse
Ejemplo 1:
# Import package
from pandas import DataFrame
# Create DataFrame
cart = {'Product': ['Mobile', 'AC', 'Mobile', 'Sofa', 'Laptop'],
'Price': [20000, 28000, 22000, 19000, 45000],
'Year': [2014, 2015, 2016, 2017, 2018]
}
df = DataFrame(cart, columns = ['Product', 'Price', 'Year'])
# Original DataFrame
print("Original DataFrame:\n", df)
# Describing descriptive statistics of Price
print("\nDescriptive statistics of Price:\n")
stats = df['Price'].describe()
print(stats)
Salida: 
Ejemplo 2:
# Import package
from pandas import DataFrame
# Create DataFrame
cart = {'Product': ['Mobile', 'AC', 'Mobile', 'Sofa', 'Laptop'],
'Price': [20000, 28000, 22000, 19000, 45000],
'Year': [2014, 2015, 2016, 2017, 2018]
}
df = DataFrame(cart, columns = ['Product', 'Price', 'Year'])
# Original DataFrame
print("Original DataFrame:\n", df)
# Describing descriptive statistics of Year
print("\nDescriptive statistics of year:\n")
stats = df['Year'].describe()
print(stats)
Salida: 
Ejemplo 3:
# Import package
from pandas import DataFrame
# Create DataFrame
cart = {'Product': ['Mobile', 'AC', 'Mobile', 'Sofa', 'Laptop'],
'Price': [20000, 28000, 22000, 19000, 45000],
'Year': [2014, 2015, 2016, 2017, 2018]
}
df = DataFrame(cart, columns = ['Product', 'Price', 'Year'])
# Original DataFrame
print("Original DataFrame:\n", df)
# Describing descriptive statistics of whole dataframe
print("\nDescriptive statistics of whole dataframe:\n")
stats = df.describe(include = 'all')
print(stats)
Salida: 
Ejemplo 4:
En este ejemplo, imprimamos todos los datos estadísticos descriptivos individualmente.
from pandas import DataFrame
# Create DataFrame
cart = {'Product': ['Mobile', 'AC', 'Mobile', 'Sofa', 'Laptop'],
'Price': [20000, 28000, 22000, 19000, 45000],
'Year': [2014, 2015, 2016, 2017, 2018]
}
df = DataFrame(cart, columns = ['Product', 'Price', 'Year'])
# Original DataFrame
print("Original DataFrame:\n", df)
# Print Count of Price
print("\nCount of Price:\n")
counts = df['Price'].count()
print(counts)
# Print mean of Price
print("\nMean of Price:\n")
m = df['Price'].mean()
print(m)
# Print maximum value of Price
print("\nMaximum value of Price:\n")
mx = df['Price'].max()
print(m)
# Print standard deviation of Price
print("\nStandard deviation of Price:\n")
sd = df['Price'].std()
print(sd)
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por utkarsh_kumar y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA