يتم استخدام طريقة الشرح () لحساب بعض البيانات الإحصائية مثل المئوي، يعني و الأمراض المنقولة جنسيا للقيم العددية للسلسلة أو DataFrame. يقوم بتحليل كل من السلاسل الرقمية وسلسلة الكائنات وأيضًا مجموعات أعمدة DataFrame لأنواع البيانات المختلطة.

بناء الجملة

 DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None) 

حدود

النسبة المئوية:إنها معلمة اختيارية وهي عبارة عن قائمة مثل نوع بيانات الأرقام التي يجب أن تقع بين 0 و1. قيمتها الافتراضية هي [.25، .5، .75]، والتي تُرجع النسب المئوية 25 و50 و75.يشمل:وهي أيضًا معلمة اختيارية تتضمن قائمة بأنواع البيانات أثناء وصف DataFrame. قيمته الافتراضية هي لا شيء.استبعاد:وهي أيضًا معلمة اختيارية تستبعد قائمة أنواع البيانات أثناء وصف DataFrame. قيمته الافتراضية هي لا شيء.

عائدات

تقوم بإرجاع الملخص الإحصائي للسلسلة وDataFrame.

مثال 1

 import pandas as pd import numpy as np a1 = pd.Series([1, 2, 3]) a1.describe() 

انتاج |

سلسلة جافا المنطقية

 count 3.0 mean 2.0 std 1.0 min 1.0 25% 1.5 50% 2.0 75% 2.5 max 3.0 dtype: float64 

مثال2

 import pandas as pd import numpy as np a1 = pd.Series(['p', 'q', 'q', 'r']) a1.describe() 

انتاج |

np.sum

 count 4 unique 3 top q freq 2 dtype: object 

مثال3

 import pandas as pd import numpy as np a1 = pd.Series([1, 2, 3]) a1.describe() a1 = pd.Series(['p', 'q', 'q', 'r']) a1.describe() info = pd.DataFrame({'categorical': pd.Categorical(['s','t','u']), 'numeric': [1, 2, 3], 'object': ['p', 'q', 'r'] }) info.describe(include=[np.number]) info.describe(include=[np.object]) info.describe(include=['category']) 

انتاج |

 categorical count 3 unique 3 top u freq 1 

مثال4

 import pandas as pd import numpy as np a1 = pd.Series([1, 2, 3]) a1.describe() a1 = pd.Series(['p', 'q', 'q', 'r']) a1.describe() info = pd.DataFrame({'categorical': pd.Categorical(['s','t','u']), 'numeric': [1, 2, 3], 'object': ['p', 'q', 'r'] }) info.describe() info.describe(include='all') info.numeric.describe() info.describe(include=[np.number]) info.describe(include=[np.object]) info.describe(include=['category']) info.describe(exclude=[np.number]) info.describe(exclude=[np.object]) 

انتاج |

 categorical numeric count 3 3.0 unique 3 NaN top u NaN freq 1 NaN mean NaN 2.0 std NaN 1.0 min NaN 1.0 25% NaN 1.5 50% NaN 2.0 75% NaN 2.5 max NaN 3.0