pandas 描述性统计
示例
可以使用该方法计算数字列的描述性统计信息（平均值，标准差，观察数，最小值，最大值和四分位数），该方法将返回描述性统计数据的熊猫数据框。.describe()
In [1]: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 4, 3, 5, 2, 3, 4, 1],
'B': [12, 14, 11, 16, 18, 18, 22, 13, 21, 17],
'C': ['a', 'a', 'b', 'a', 'b', 'c', 'b', 'a', 'b', 'a']})
In [2]: df
Out[2]:
A B C
0 1 12 a
1 2 14 a
2 1 11 b
3 4 16 a
4 3 18 b
5 5 18 c
6 2 22 b
7 3 13 a
8 4 21 b
9 1 17 a
In [3]: df.describe()
Out[3]:
A B
count 10.000000 10.000000
mean 2.600000 16.200000
std 1.429841 3.705851
min 1.000000 11.000000
25% 1.250000 13.250000
50% 2.500000 16.500000
75% 3.750000 18.000000
max 5.000000 22.000000
请注意，由于C不是数字列，因此将其从输出中排除。
In [4]: df['C'].describe() Out[4]: count 10 unique 3 freq 5 Name: C, dtype: object
在这种情况下，该方法通过观察次数，唯一元素数量，模式和模式频率来汇总分类数据。
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主要内容：sum()求和,mean()求均值,std()求标准差,数据汇总描述描述统计学（descriptive statistics）是一门统计学领域的学科，主要研究如何取得反映客观现象的数据，并以图表形式对所搜集的数据进行处理和显示，最终对数据的规律、特征做出综合性的描述分析。Pandas 库正是对描述统计学知识完美应用的体现，可以说如果没有“描述统计学”作为理论基奠，那么 Pandas 是否存在犹未可知。下列表格对 Pandas 常用的统计学函数做了简单的总结： 函数
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大量方法共同计算DataFrame上的描述性统计和其他相关操作。 其中大多数是sum(), mean(),等聚合sum(), mean(),但其中一些（如sumsum()生成相同大小的对象。 一般来说，这些方法采用axis参数，就像ndarray.{sum, std, ...},但轴可以通过名称或整数指定 DataFrame - “index”（axis = 0，默认值），“columns”（ax
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问题内容： 我有一个测试成绩的频率表： 我想显示基本统计数据和箱图，该图由频率表汇总。（例如，上面示例的平均值为79.16，中位数为80。） 熊猫有办法做到这一点吗？我所看到的所有示例均假设有个别案例的表格。 我想我可以生成一个个人分数列表，像这样- -但我希望避免这种情况；真实的非玩具数据集中的总频率高达十亿。 任何帮助表示赞赏。 （我认为这与对带加权数据使用describe（）的问题不同，后者
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我们知道，对象可以存储属性。 到目前为止，属性对我们来说只是一个简单的“键值”对。但对象属性实际上是更灵活且更强大的东西。 在本章中，我们将学习其他配置选项，在下一章中，我们将学习如何将它们无形地转换为 getter/setter 函数。 属性标志 对象属性（properties），除 value 外，还有三个特殊的特性（attributes），也就是所谓的“标志”： writable — 如果为
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