python的describe参数_PythonPandasSeries.describe。。。Pandas 系列是带有轴标签的⼀维ndarray。标签不必是唯⼀的，但必须是可哈希的类型。该对象同时⽀持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多⽅法来执⾏涉及索引的操作。
Pandas Series.describe()函数会⽣成描述性统计信息，以汇总给定系列对象的数据集分布的集中趋势，离散度和形状。通过排除NaN值来执⾏所有计算。
slick⽤法： Series.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None)
交通拥挤 英语参数：
percentiles：要包含在输出中的百分⽐。
include：要包含在结果中的数据类型的⽩名单。忽略系列。
exclude：要从结果中忽略的数据类型⿊名单。忽略系列
返回：系列摘要统计
lfish范例1：采⽤Series.describe()函数查找给定系列对象的摘要统计信息。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([80, 25, 3, 25, 24, 6])
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
# t the index秋冬服装搭配
sr.index = index_
# Print the riesnlc
print(sr)
输出：
现在我们将使⽤Series.describe()函数以查找给定系列对象中基础数据的摘要统计信息。
# find summary statistics of the underlying
# data in the given ries object.
助理物流师培训result = sr.describe()
# Print the result
print(result)
输出：
afl正如我们在输出中看到的，Series.describe()函数已成功返回给定系列对象的摘要统计信息。
范例2：采⽤Series.describe()函数以查找给定系列对象中基础数据的摘要统计信息。给定的系列对象包含⼀些缺失值。
# importing pandas as pd
奥特曼的英文import pandas as pd
# Creating the Series
mp4儿童歌曲下载
sr = pd.Series([100, None, None, 18, 65, None, 32, 10, 5, 24, None])
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M')
# t the index
sr.index = index_
# Print the ries
print(sr)
输出：
现在我们将使⽤Series.describe()函数以查找给定系列对象中基础数据的摘要统计信息。
# find summary statistics of the underlying
# data in the given ries object.
result = sr.describe()
# Print the result
print(result)
输出：
croods
正如我们在输出中看到的，Series.describe()函数已成功返回给定系列对象的摘要统计信息。NaN计算这些统计值时，将忽略这些值。
