Fonction Pandas DataFrame.describe()
Minahil Noor
30 janvier 2023
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Syntaxe de la fonction
pandas.DataFrame.describe(): -
Exemples de codes :
DataFrame.describe()Méthode pour trouver les statistiques d’une trame de données -
Exemples de codes :
DataFrame.describe()Méthode pour trouver les statistiques de chaque colonne -
Exemples de codes :
DataFrame.describe()Méthode pour trouver les statistiques des colonnes numériques
Python Pandas DataFrame.describe() function tells about the statistical data of a DataFrame.
Syntaxe de la fonction pandas.DataFrame.describe() :
DataFrame.describe(
percentiles=None, include=None, exclude=None, datetime_is_numeric=False
)
Paramètres
percentiles |
Ce paramètre indique les percentiles à inclure dans la sortie. Toutes les valeurs doivent être comprises entre 0 et 1. La valeur par défaut est [.25, .5, .75], ce qui donne les 25ème, 50ème et 75ème percentiles. |
include |
Il précise les types de données à inclure dans la sortie. Il y a trois options. all : toutes les colonnes de l’entrée seront incluses dans la sortie. A list-like of data types : limite les résultats aux types de données fournis. None : Le résultat inclura toutes les colonnes numériques. |
exclude |
Il précise les types de données à exclure de la sortie. Deux options s’offrent à vous. Une liste de types de données : elle exclut du résultat les types de données fournis. None : Le résultat n’exclura rien. |
datetime_is_numeric |
Un paramètre booléen. Il indique s’il faut traiter les types de données date-heure comme des données numériques. |
Retourne
Il renvoie le résumé des statistiques de la Series ou de la Dataframe passée.
Exemples de codes : DataFrame.describe() Méthode pour trouver les statistiques d’une trame de données
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.describe()
print("Statistics are: \n")
print(dataframe1)
Production :
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
Statistics are:
Attendance Obtained Marks
count 5.000000 5.000000
mean 82.600000 71.200000
std 15.773395 17.484279
min 60.000000 45.000000
25% 78.000000 64.000000
50% 80.000000 75.000000
75% 95.000000 82.000000
max 100.000000 90.000000
La fonction a renvoyé le résumé des statistiques de la base de données. Nous n’avons passé aucun paramètre, donc, la fonction a utilisé toutes les valeurs par défaut.
Exemples de codes : DataFrame.describe() Méthode pour trouver les statistiques de chaque colonne
Nous trouverons les statistiques de toutes les colonnes en utilisant le paramètre include.
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.describe(include='all')
print("Statistics are: \n")
print(dataframe1)
Production :
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
Statistics are:
Attendance Name Obtained Marks
count 5.000000 5 5.000000
unique NaN 5 NaN
top NaN Kevin NaN
freq NaN 1 NaN
mean 82.600000 NaN 71.200000
std 15.773395 NaN 17.484279
min 60.000000 NaN 45.000000
25% 78.000000 NaN 64.000000
50% 80.000000 NaN 75.000000
75% 95.000000 NaN 82.000000
max 100.000000 NaN 90.000000
La fonction a renvoyé le résumé des statistiques de toutes les colonnes de la trame de données.
Exemples de codes : DataFrame.describe() Méthode pour trouver les statistiques des colonnes numériques
Nous allons maintenant trouver les statistiques des colonnes numériques en utilisant uniquement le paramètre exclude.
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.describe(exclude=[object])
print("Statistics are: \n")
print(dataframe1)
Production :
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
Statistics are:
Attendance Obtained Marks
count 5.000000 5.000000
mean 82.600000 71.200000
std 15.773395 17.484279
min 60.000000 45.000000
25% 78.000000 64.000000
50% 80.000000 75.000000
75% 95.000000 82.000000
max 100.000000 90.000000
Nous avons exclu le type de données object.