pandas describe get mean min max - Python

在使用Python的pandas库进行数据分析时，常常需要获取数据的一些基本统计信息，例如均值、最小值和最大值。Pandas提供了describe函数和一些其他函数用于获取这些信息。

describe 函数

describe 函数用于获取数据的基本统计信息，包括计数、均值、标准差、最小值、最大值和一些分位数。其语法如下：

df.describe()

其中，df是一个Pandas数据帧。describe函数返回一个新的数据帧，其中包含上述统计信息。例如：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [2, 4, 6, 8, 10],
    'C': [3, 6, 9, 12, 15]
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.describe())

输出如下：

              A          B          C
count  5.000000   5.000000   5.000000
mean   3.000000   6.000000   9.000000
std    1.581139   3.162278   4.743416
min    1.000000   2.000000   3.000000
25%    2.000000   4.000000   6.000000
50%    3.000000   6.000000   9.000000
75%    4.000000   8.000000  12.000000
max    5.000000  10.000000  15.000000

从输出结果可以看出，数据帧中每个列的均值、最小值、最大值、标准差和分位数都被输出了。

均值、最小值和最大值

除了describe函数外，Pandas还提供了mean、min和max函数用于获取数据帧中每个列的均值、最小值和最大值。其语法如下：

df.mean()
df.min()
df.max()

这些函数返回一个新的数据帧，其中包含对应的均值、最小值和最大值。例如：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [2, 4, 6, 8, 10],
    'C': [3, 6, 9, 12, 15]
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.mean())
print(df.min())
print(df.max())

输出如下：

A    3.0
B    6.0
C    9.0
dtype: float64
A    1
B    2
C    3
dtype: int64
A     5
B    10
C    15
dtype: int64

从输出结果可以看出，每个函数返回了一个数据帧，其中包含每个列的均值、最小值和最大值。