跟小白学Python数据分析——描述性统计分析

基本统计分析,又叫描述性统计分析,它是指运用制表、分类、图形以及计算概括性数据来描述数据特征的各项活动,以发现其内在规律的统计分析方法。

描述性统计分析主要包括数据的集中趋势分析、数据的离散程度分析、数据的频数分布分析等,常用的统计指标有:计数、求和、平均值、方差、标准差等。

在Pandas 中,使用describe 函数进行描述性统计分析。

我们继续使用导入使用的案例数据进行学习,输入以下代码:


Mr.林:执行后,在变量浏览窗口中就可以看到刚导入的data变量了,双击打开data变量,就可以得到下面这张表。


然后输入以下代码


可以看到describe 函数仅对id、age这两列数据进行描述统计分析,小白,你知道为什么吗?

小白:因为只有这两列才是数值型数据。

Mr.林:是的,我们继续看,给出的结果有count(计数)、mean(平均值)、std(标准差)、min(最小值)、25%(第一四分位数)、50%(中位数)、75%(第三四分位数)、max(最大值),这样我们就可以对数据有个基本的了解。

小白:id这列数据其实统计mean(平均值)、std(标准差)、25%(第一四分位数)、50%(中位数)、75%(第三四分位数)这几个指标好像意义不大。

Mr.林:哈哈,不错呦!确实没什么意义。如果只要对age列进行统计,还可以这样写代码


小白:好的。

Mr.林:今天就到这,下次我们继续学习其他操作,小白你回去要多多练习,多敲代码。

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