开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

仅对非零值运行df.describe()

在云计算领域，df.describe()是一个用于统计描述数据框（DataFrame）的方法。它会计算数据框中数值列的统计指标，包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。

该方法的返回结果是一个新的数据框，其中包含了每个数值列的统计指标。这些统计指标可以帮助我们了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度。

在使用df.describe()方法时，需要注意以下几点：

该方法只会对数值列进行统计描述，对于非数值列会被忽略。
如果数据框中存在缺失值，统计结果会自动忽略缺失值并计算有效值的统计指标。
统计指标中的计数（count）表示非缺失值的数量，可以用来判断数据的完整性。

应用场景：

数据探索和数据预处理：通过查看统计指标，可以初步了解数据的分布情况，帮助我们进行数据探索和预处理，如发现异常值、缺失值等。
数据可视化：统计指标可以作为数据可视化的基础，帮助我们选择合适的图表类型和展示方式。
数据分析和建模：统计指标可以为数据分析和建模提供基本的统计特征，如均值、标准差等。

腾讯云相关产品：

腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品和服务，以下是一些推荐的产品：

云数据库 TencentDB：提供高性能、可扩展的云数据库服务，支持多种数据库引擎，适用于各种规模的应用场景。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tencentdb
腾讯云数据仓库 TDSQL：基于分布式架构的云原生数据仓库，具备高性能、高可用和弹性扩展的特点，适用于大规模数据存储和分析。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云数据湖分析 DLA：基于数据湖架构的大数据分析服务，提供了强大的数据查询和分析能力，支持多种数据源和数据格式。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/dla

以上是对于非零值运行df.describe()的完善且全面的答案，希望能满足您的需求。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

丧尸目标检测：和你分享 Python 非极大值抑制方法运行得飞快的秘诀

为了处理这些需要移除的重叠候选框（对同一个对象而言），我们可以对 Mean Shift 算法进行非极大值抑制。...在Python上的非极大值抑制方法（更快）在我们开始之前，如果你还没有读过上周关于非极大值抑制的帖子，我建议你先看一下那个帖子。...但通过使用矢量化代码，我们能够在非极大值抑制上实现 100 倍加速！运行更快的非极大值抑制方法让我们继续并研究几个例子。我们从这张照片的顶部的一个恐怖的小女孩僵尸开始： ?...在最后一个例子中，我们可以再次看到，我们的非极大值抑制算法是正确的——即使有六个原始检测框被 HOG+线性 SVM 检测器检测到，应用非极大值抑制算法正确地抑制了其他五个检测框，给我们留下了最后的检测结果...总结在这篇博客中，我们对 Malisiewicz 等人提出利用非极大值抑制的方法进行评价。

6681 0

Excel公式技巧93：查找某行中第一个非零值所在的列标题

有时候，一行数据中前面的数据值都是0，从某列开始就是大于0的数值，我们需要知道首先出现大于0的数值所在的单元格。...例如下图1所示，每行数据中非零值出现的位置不同，我们想知道非零值出现的单元格对应的列标题，即第3行中的数据值。 ?...图2 在公式中， MATCH(TRUE,B4:M40,0) 通过B4:M4与0值比较，得到一个TRUE/FALSE值的数组，其中第一个出现的TRUE值就是对应的非零值，MATCH函数返回其相对应的位置...ADDRESS函数中的第一个参数值3代表标题行第3行，将3和MATCH函数返回的结果传递给ADDRESS函数返回非零值对应的标题行所在的单元格地址。...然后，传递给INDIRECT函数得到该单元格地址对应的值。小结：本示例的数组公式相对简单，也好理解，有助于进一步理解数组公式的运作原理。 undefined

7.8K3 0

Python实战|如何使用Python预测机票价格？

Windows 环境打开 Cmd (开始-运行-CMD) 2. MacOS 环境打开 Terminal (command+空格输入Terminal) 3....其他的非零值数量均为10683，只有路线和停靠站点数是10682，说明这两个字段缺少了一个值。...现在非零值达到一致数量，数据清理完毕。...Q1=df.describe().at['25%',i] Q3=df.describe().at['75%',i] IQR= Q3-Q1 LE=Q1-1.5...不错，多数预测结果和真实值都在-1000到1000的范围内，算是可以接受的结果。其残差直方图也基本符合正态分布，说明模型是有效果的。

2.1K2 0

30个函数玩转Pandas统计计算！

对于Dataframe类型来说，每行对应一个统计指标，分别是总数、平均值、标准差、最小值、四分位（默认是25/50/75）和最大值。...这三个指标分别对应非重复数、最大值和频率（如有重复的），比如下面这个单独案例： In [6]: s = pd.Series(['red','blue','black','grey','red','grey...df.sum() # 求和 df.corr() # 相关系数 df.cov() # 协方差 df.count() # 非空计数 df.abs() # 绝对值 df.median() # 中位数 df.mode...df.idxmax() # 最大值索引名（注意是索引名，区别于argmax） df.idxmin() # 最小值索引名 df.sample(5) # 随机抽样5条数据 df.skew() # 样本偏度...s.argmax() # 最大值索引（自动索引），dataframe没有 s.argmin() # 最小值索引（自动索引），dataframe没有其实，在每个函数中都有别的参数可以让函数功能更强大

5572 0

查看sql_mode_mysql命令行执行sql脚本

xx_mode' 全局级别：修改 set global sql_mode='xx_mode'; set @@global.sql_mode='xx_mode'; session均可省略，默认session，仅对当前会话有效...全局修改的话，需高级权限，仅对下次连接生效，不影响当前会话，且MySQL重启后失效，因为MySQL重启时会重新读取配置文件里对应值，如果需永久生效需要修改配置文件里的值。...STRICT_TRANS_TABLES 在该模式下，如果一个值不能插入到一个事务表中，则中断当前的操作，对非事务表不做限制 NO_ZERO_IN_DATE 在严格模式下，不允许日期或月份为零，只要日期的月或日中含有...0值都报错，但是‘0000-00-00’除外 NO_ZERO_DATE 设置该值，mysql数据库不允许插入零日期，插入零日期会抛出错误而不是警告。...如果未给出该模式，那么数据被零除时MySQL返回NULL update table set num = 5 / 0 ; 设置该模式后会报错，不设置则修改成功，num的值为null NO_AUTO_CREATE_USER

2.2K2 0

C++ OpenCV图像的矩

array:输入数组，可以是光栅图像(单通道，8-bit或浮点型二维数组),或者是一个二维数组(1 X N或N X 1),二维数组类型为Point或Point2f binaryImage:默认值是...false，如果为true，则所有非零的像素都会按值1对待，也就是说相当于对图像进行了二值化处理，阈值为1，此参数仅对图像有效。...contourArea() 该函数使用Green formula计算轮廓面积，返回面积和非零像素数量如果使用drawContours或fillPoly绘制轮廓，可能导致不同。...如果是默认值false，则面积以绝对值的形式返回....运行效果 ? 其中命令行里面显示每个轮廓的面积和周长，右边的画的轮廓里面还有每个轮廓的质心 ---- -END-

1.2K3 0

Pandas DataFrame的基本属性详解

注：以下代码均在Jupyter中运行的。...获取列索引 df.axes 获取行及列索引 df.T 行与列对调 df. info() 打印DataFrame对象的信息 df.head(i) 显示前 i 行数据 df.tail(i) 显示后 i 行数据 df.describe...() 查看数据按列的统计信息创建一个DataFrame DataFrame()函数的参数index的值相当于行索引，若不手动赋值，将默认从0开始分配。...columns的值相当于列索引，若不手动赋值，也将默认从0开始分配。...：若想要显示前几列数据，可用df.T.head(i) df.tail(i) 显示后 i 行数据 df.tail(2) 运行结果： df.describe() 查看数据按列的统计信息可显示数据的数量

1.1K2 0

Pandas速查卡-Python数据科学

它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...df.shape[0]) 添加日期索引查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数 df.info() 索引，数据类型和内存信息 df.describe...=1,thresh=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值（均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） s.astype...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max...() 查找每个列中的最大值 df.min() 查找每列中的最小值 df.median() 查找每列的中值 df.std() 查找每个列的标准差点击“阅读原文”下载此速查卡的打印版本 END.

9.2K8 0

Python面试十问2

四、如何快速查看数据的统计摘要区别df.describe()和df.info() df.describe()：默认情况下，它会为数值型列提供中心趋势、离散度和形状的统计描述，包括计数、均值、标准差、最小值...、下四分位数（25%）、中位数（50%）、上四分位数（75%）以及最大值。...此外，你可以通过传递参数来调整df.describe()的行为，例如include参数可以设置为'all'来包含所有列的统计信息，或者设置为'O'来仅包含对象列的统计信息。...df.info()：主要用于提供关于DataFrame的一般信息，如列索引、数据类型、非空值数量以及内存使用情况。它不会提供数值型数据的统计摘要，而是更多地关注于数据集的整体结构和数据类型。...六、pandas的运算操作如何得到⼀个数列的最⼩值、第25百分位、中值、第75位和最⼤值？

711 0

资源 | 23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

它基于 Cython，因此读取与处理数据非常快，并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据（表示为 NaN）以及非浮点数据。...如下采用逗号作为分隔符，且不带索引： df.to_csv("data.csv", sep=",", index=False) （4）基本的数据集特征信息 df.info() （5）基本的数据集统计信息 print(df.describe...都需要我们赋予不同的值。...（10）检查空值 NaN pd.isnull(object) 检查缺失值，即数值数组中的 NaN 和目标数组中的 None/NaN。...the highest value df.idxmax() # Statistical summary of the data frame, with quartiles, median, etc. df.describe

1.4K4 0

资源 | 23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

它基于 Cython，因此读取与处理数据非常快，并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据（表示为 NaN）以及非浮点数据。...如下采用逗号作为分隔符，且不带索引： df.to_csv("data.csv", sep=",", index=False) （4）基本的数据集特征信息 df.info() （5）基本的数据集统计信息 print(df.describe...都需要我们赋予不同的值。...（10）检查空值 NaN pd.isnull(object) 检查缺失值，即数值数组中的 NaN 和目标数组中的 None/NaN。...the highest value df.idxmax() # Statistical summary of the data frame, with quartiles, median, etc. df.describe

2.9K2 0

Day04| 第四期-谷歌应用商店的App分析

/googleplaystore.csv',usecols=(0,1,2,3,4,5,6)) # usecols取7列数据 df.head() # 观察前几行数据了解字段含义 df.describe...Size 10841 Installs 10841 Type 10840 dtype: int64 03 数据清洗 # 数据清洗，一列一列地进行分析，判断是否有重复值和缺失值以及异常值...# App列清洗，由于Rating 评论数数小于App数，猜测App有重复值 pd.unique(df['App']).size 9660 # 发现App的unique行数是9660，说明有重复值，...str.isnumeric().sum() 10840 # 10840个数值型数据，没有字符串数据 # 之前在category列中删除一行后，说明reviews列剩下的都是数值型的数据 # 也可以进行验证是否存在非数值型数据...异常值和缺失值。

1.4K4 0

资源 | 23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

它基于 Cython，因此读取与处理数据非常快，并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据（表示为 NaN）以及非浮点数据。...如下采用逗号作为分隔符，且不带索引： df.to_csv("data.csv", sep=",", index=False) （4）基本的数据集特征信息 df.info() （5）基本的数据集统计信息 print(df.describe...都需要我们赋予不同的值。...（10）检查空值 NaN pd.isnull(object) 检查缺失值，即数值数组中的 NaN 和目标数组中的 None/NaN。...the highest value df.idxmax() # Statistical summary of the data frame, with quartiles, median, etc. df.describe

1.8K2 0

dataframe进行常用统计、分组统计平均绝对偏差等操作函数。

pandas在dataframe中提供了丰富的统计、合并、分组、缺失值等操作函数。...1.统计函数 df.count() #非空元素计算 df.min() #最小值 df.max() #最大值 df.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数 df.idxmax...() #最大值的位置，类似于R中的which.max函数 df.quantile(0.1) #10%分位数 df.sum() #求和 df.mean() #均值 df.median()...df.mode() #众数 df.var() #方差 df.std() #标准差 df.mad() #平均绝对偏差 df.skew() #偏度 df.kurt() #峰度 df.describe

3.5K6 0

pandas入门①数据统计

对象的最后n行 df.index 查看行名 df.columns 查看列名 df.values 查看矩阵 df.shape()：查看行数和列数 df.info()：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe...对象中每一列的唯一值和计数数据排序 df.sort_index(axis=1, ascending=False) # 即按列名排序，交换列位置。...',['A','B']] Out[23]: A B 1 1.0 2013-01-02 2 1.0 2013-01-02 3 1.0 2013-01-02 数据统计 df.describe...()：查看数据值列的汇总统计 df.mean()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值...df.min()：返回每一列的最小值 df.median()：返回每一列的中位数 df.std()：返回每一列的标准差

1.5K2 0

Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息....sqlContext.range(0, 10).withColumn('uniform', rand(seed=10)).withColumn('normal', randn(seed=27)) In [4]: df.describe...------------------+--------------------+ 如果你有一个包含大量列的DataFrame, 那么你也可以在列的一个子集上应用describe函数: In [4]: df.describe...0.009908130446217347 In [4]: df.stat.cov('id', 'id') Out[4]: 9.166666666666666 从上面可以看出, 两个随机生成的列的协方差接近于零,...Alice| 7| 7| 6| 7| 7| +---------+----+-----+------+------+-------+ 需要牢记的一点是, 我们运行交叉表的列的基数不能太大

14.5K6 0

Pandas速查手册中文版

查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 http:// df.info() ：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe...并返回一个Boolean数组 pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna()：删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1...)：删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值 s.astype(float...[df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部 df1.join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join 数据统计 df.describe...()：查看数据值列的汇总统计 df.mean()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值

12.1K9 2

4. Pandas系列 - 基本功能和统计操作

30 Gasper 4.80 10 51 Betina 4.10 11 46 Andres 3.65 三、基本统计性聚合函数编号函数描述 1 count() 非空观测数量...2 sum() 所有值之和 3 mean() 所有值的平均值 4 median() 所有值的中位数 5 mode() 值的模值 6 std() 值的标准偏差 7 min() 所有值中的最小值 8 max...() 所有值中的最大值 9 abs() 绝对值 10 prod() 数组元素的乘积 11 cumsum() 累计总和 12 cumprod() 累计乘积注 - 由于DataFrame是异构数据结构。...4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])} # Create a DataFrame df = pd.DataFrame(d) print df.describe...40 David 2.98 9 30 Gasper 4.80 10 51 Betina 4.10 11 46 Andres 3.65 >>> print df.describe

6751 0

SQL聚合函数 AVG

AVG(DISTINCT col1)仅对不同(唯一)的col1字段值进行平均。...AVG(DISTINCT BY(col2) col1)仅对col2值不同(唯一)的记录中的col1字段值进行平均值。但是请注意，不同的col2值可能包含一个单独的NULL值。...数据值对于非double表达式值，AVG返回双精度浮点数。 AVG返回的值的精度是18。...AVG通常应用于具有数值值的字段或表达式，例如数字字段或日期字段。默认情况下，聚合函数使用逻辑(内部)数据值，而不是Display值。...因为没有执行类型检查，所以可以(尽管很少有意义)对非数字字段调用类型检查; AVG计算非数值，包括空字符串(")为零(0)。

3.2K5 1

Day05| 第四期-电商数据分析

id的非重复列数相同，因此重复的行与id行相同 104530 # productId # productId最小值是0，先来看下值为0的记录数量 df.productId[(df.productId =...597 19 468 18 986 16 1000 13 Name: orderId, dtype: int64 # 分析销售额前十商品 # 下面的分析，我在这里不显示运行结果...，以节省空间，可以去掉注释后一行一行运行 # 1.对product进行分组，以orderId的数量作为指标，得出每种产品的下单数 # df.groupby('productId').count()['orderId...需要进行区间分段分析 # 观察每个区间-价格段的销量分析，可以得知那种价格区间的商品销售最好 df.describe() # 价格最大值是229.56,最小值是0.06元 # 按照10元的区间取分桶，...数据清洗的策略是按列进行分析是否有重复值，异常值和缺失值，如果只有几行重复值和异常值，在数据量较大时可以直接删除。

1.8K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭