首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

可以将"range“(即min min)添加到python中的pandas describe函数中吗?

在Python的pandas库中,describe函数用于生成关于数据集的统计摘要。该函数默认计算数据集的计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。

然而,pandas的describe函数并不直接支持将"range"(即最小值和最大值的差值)添加到统计摘要中。如果需要计算数据集的范围,可以通过自定义函数来实现。

下面是一个示例代码,展示如何在pandas中计算数据集的范围:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

def describe_with_range(data):
    summary = data.describe()
    summary.loc['range'] = data.max() - data.min()
    return summary

# 示例数据
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 调用自定义的describe_with_range函数
result = describe_with_range(data)
print(result)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
count    5.000000
mean     3.000000
std      1.581139
min      1.000000
25%      2.000000
50%      3.000000
75%      4.000000
max      5.000000
range    4.000000
dtype: float64

在这个示例中,我们定义了一个自定义函数describe_with_range,它首先调用pandas的describe函数生成统计摘要,然后通过计算最大值和最小值的差值,将范围添加到统计摘要中。

需要注意的是,这只是一种自定义的方法,而不是pandas库本身提供的功能。因此,在使用时需要自行实现或使用其他第三方库来计算范围。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python让Excel飞起来—批量进行数据分析

函数语法格式和常用参数含义如下。 第14行代码groupby()函数后接sum()函数用于进行求和汇总,还可以使用其他函数完成其他类型汇总运算。...()是pandas模块DataFrame对象函数,用于列名转换为列数据,效果如下图所示,以满足后续使用ols()函数对数据结构要求。...- 第10~14行代码describe()是pandas模块DataFrame对象函数,用于总结数据集分布集中趋势,生成描述性统计数据。该函数语法格式和常用参数含义如下。...在工作簿可以看到如下图所示直方图,根据直方图可以看出,月销售额基本上以18为基数向两边递减,18最普遍。...知识延伸 第8行代码cut()是pandas模块函数,用于对数据进行离散化处理,也就是数据从最大值到最小值进行等距划分。该函数语法格式和常用参数含义如下。

6.3K30

Pandas速查卡-Python数据科学

Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要Python包。...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内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著优势。...如果你对pandas学习很感兴趣,你可以参考我们pandas教程指导博客(http://www.dataquest.io/blog/pandas-python-tutorial/),里面包含两大部分内容...=n) 删除所有小于n个非空值行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 所有空值替换为均值(均值可以用统计部分几乎任何函数替换) s.astype(float...加入/合并 df1.append(df2) df1添加到df2末尾(列数应该相同) df.concat([df1, df2],axis=1) df1添加到df2末尾(行数应该相同

9.2K80

一个函数、一个案例,手把手带你学习Pandas统计汇总函数

人生苦短,快学Python!...前几天看到一篇文章,给大家列出了Pandas常用100函数,并将这100个函数分成了6类:统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...但是只是单纯罗列,并没有给出使用说明,相信很多朋友看了还是不会。 因此,今天这个文章,我将会带大家用 "案例教学" 方式,学会这100个Pandas函数。 ?...今天为大家讲述统计汇总函数26个函数。 ? 注明: 由于实际问题中,表格数据每一行代表一个样本,每一列代表一个字段,一般情况下对行操作意义不大,主要是对每个不同列进行操作。...12. groupby、aggregate groupby():分组;aggregate():聚合运算(可以自定义统计函数); ? 上面已经很清楚为大家展示了,分组后数据形式。

1.1K30

Python白噪声时间训练

在本教程,你学习Python白噪声时间序列。 完成本教程后,你知道: 白噪声时间序列定义以及为什么它很重要。 如何检查是否你时间序列是白噪声。...当预测误差为白噪声时,意味着时间序列所有信号已全部被模型利用进行预测。剩下就是无法建模随机波动。 模型预测信号不是白噪声则表明可以进一步对预测模型改进。 你时间序列白噪音?...你时间序列如果符合下面条件则不是白噪声: 你序列均值为零? 方差随时间变化? 值与延迟值相关? 你可以用一些工具来检查你时间序列是否为白噪音: 创建一个折线图。...一旦创建,为方便起见,我们可以Pandas序列打包这个列表。...你发现了Python白噪声时间序列。

3.9K60

Pandas速查手册中文版

对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要Python包。...(1)官网: Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas: 10 Minutes to pandas 在第一次学习Pandas过程,你会发现你需要记忆很多函数和方法...所以在这里我们汇总一下 Pandas官方文档 中比较常用函数和方法,以方便大家记忆。同时,我们提供一个PDF版本,方便大家打印。 ...1):对DataFrame每一行应用函数np.max 数据合并 df1.append(df2):df2添加到df1尾部 df.concat([df1, df2],axis=1):df2添加到...():返回所有列均值 df.corr():返回列与列之间相关系数 df.count():返回每一列非空值个数 df.max():返回每一列最大值 df.min():返回每一列最小值 df.median

12.1K92

Task2:数理统计与描述性分析

快速阅读 思维导图 常用统计量 python实现 思维导图 常用统计量 描述型统计学常用统计量与数学符号 python实现 1、基本统计量python实现 #导入包 import pandas...数组来进行科学计算, Scipy包含功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、 信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用计算。....iloc[0]) # 转成pandas数据框,返回df数据框 # 包含 计数、均值、标准差、最大最小值,中位数,1/4分位数 ,3/4分位数 a_des=pd.DataFrame(a).describe...当需要比较两组数据离散程度大小时候,如果两组数据测量尺度相差太大,或者数据量纲不同,变异系数可以消除测量尺度和量纲影响。...("最大回报:",return_min) print("最小回报:",return_max) print("组距:",int_val) #构造频率分布表 l1=[i for i in range(math.floor

59010

快乐学习Pandas入门篇:Pandas基础

会直接改变原Dataframe; df['col1']=[1,2,3,4,5]del df['col1'] 方法3:pop方法直接在原来DataFrame上操作,且返回被删除列,与pythonpop...& info info() 函数返回有哪些列、有多少非缺失值、每列类型;describe() 默认统计数值型数据各个统计量,可以自行选择分位数位置。...对于Series,它可以迭代每一列值(行)操作;对于DataFrame,它可以迭代每一个列操作。 # 遍历Math列所有值,添加!...它与df.mean()结果一样?第一问提到函数也有axis参数?怎么使用?...练习 练习1: 现有一份关于美剧《权力游戏》剧本数据集,请解决以下问题: (a)在所有的数据,一共出现了多少人物? (b)以单元格计数(简单把一个单元格视作一句),谁说了最多的话?

2.4K30

怎么样描述你数据——用python做描述性分析

本文细致讲解如何使用python进行描述性分析定量分析部分: 均值 中位数 方差 标准差 偏度 百分位数 相关性 至于可视化部分可以参考我之前讲解pyecharts文章,当然后面还会介绍echarts...但是真的相等,两个nan是不相等,换句话说,是不可以进行比较,这后面的故事以后再说。 ?...(y) >>> mean_ 8.7 在上面的示例,mean()是一个函数,但是您也可以使用相应方法 >>> mean_ = y.mean() >>> mean_ 8.7 如果包含nan,numpy也会返回...第三四分位数与第一四分位数差距又称四分位距(InterQuartile Range,IQR)。 那么在python里面怎么计算分位数呢。...也有类似的函数.describe(): >>> result = z.describe() >>> result count 9.000000 #数据集中元素数 mean 11.622222

2.1K10

如何在Python 3安装pandas包和使用数据结构

在本教程,我们首先安装pandas,然后让您了解基础数据结构:Series和DataFrames。 安装 pandas 同其它Python包,我们可以使用pip安装pandas。...让我们在命令行启动Python解释器,如下所示: python 在解释器numpy和pandas包导入您命名空间: import numpy as np import pandas as pd...], name='Squares') 现在,让我们打电话给系列,这样我们就可以看到pandas作用: s 我们看到以下输出,左列索引,右列数据值。...,用于表示数据变化范围数值 min 集合最小或最小数字 25% 第25百分位数 50% 第50百分位数 75% 第75百分位数 max 集合最大或最大数字 让我们通过使用describe()...函数调用我们ocean_depthsDataFrame 让Python打印出这个统计数据: ... print(ocean_depths.describe()) 当我们运行此程序时,我们收到以下输出

18.2K00

数据科学 IPython 笔记本 7.11 聚合和分组

在本节,我们探讨 Pandas 聚合,从类似于我们在 NumPy 数组中看到简单操作,到基于groupby概念更复杂操作。...“应用”步骤涉及计算单个组内某些函数,通常是聚合,转换或过滤。 “组合”步骤这些操作结果合并到输出数组。...例如,你可以使用DataFramedescribe()方法,来执行一组聚合,它们描述数据每个分组: planets.groupby('method')['year'].describe().unstack...函数 与映射类似,你可以传递任何接受索引值并输出分组 Python 函数: display('df2', 'df2.groupby(str.lower).mean()') df2: data1 data2...consonant 2.5 3.5 c consonant 3.5 6.0 分组示例 作为一个例子,在几行 Python 代码,我们可以所有这些放在一起,并通过method和decade计算发现行星

3.6K20

Python基本手册

-1 列表可以包含:整数、字符串 列表是可变创建后可以修改。...,若从头到尾,则可写为list[:] 6.4 列表方法 L.append(v) #值v添加到列表L L.insert(i,v) #v插入到列表L索引i处,同时将其后元素向后移动 L.remove...循环 8.1 计数 range() #该函数可以生成一个数字列表 >>>range(1,5) [1,2,3,4,5] >>>range(5,8) [5,6,7,8] >>>range(3) [0,1,2...>> a.append(b) #列表b添加到a 9.2 写入文件 如果要写入文件不存在,则会自动创建相应文件并写入 >>>f = open("test.txt","r") >>>f.write...当没有提供任何值时候,values就会被赋值为一个空元组。 带*号参数并不是必须单独出现。在函数参数列表,星号参数之前可以定义任意数量常规。

5.3K52

Pandas0.25来了,别错过这10大好用新功能

呆鸟云:“7 月 18 日,Pandas 团队推出了 Pandas 0.25 版,这就相当于 Python 3.8 啦,Python 数据分析师可别错过新版好功能哦。”...从 0.25 起,pandas 只支持 Python 3.53 及以上版本了,不再支持 Python 2.7,还在使用 Python 2 朋友可要注意了,享受不了新功能了,不过,貌似用 Python...下一版 pandas 只支持 Python 3.6 及以上版本了,这是因为 f-strings 缘故?嘿嘿。 ? 彻底去掉了 Panel,N 维数据结构以后要用 xarray 了。...30 行; 数据量大 Series 与 DataFrame,如果数据量超过 max_rows, 只显示 min_rows 行,默认为 10 行,前 5 行与后 5 行。...要去掉 min_rows 设置,可以把该选项设置为 None: pd.options.display.min_rows = None sales_date1 = pd.date_range('20190101

2.1K30

基于Python数据分析之pandas统计分析

d1.count() #非空元素计算 d1.min() #最小值 d1.max() #最大值 d1.idxmin() #最小值位置,类似于Rwhich.min函数 d1.idxmax...在实际工作,我们可能需要处理是一系列数值型数据框,如何这个函数应用到数据框每一列呢?可以使用apply函数,这个非常类似于Rapply应用方法。...描述性统计2:describe(include=[‘number’]) include填写是数据类型,若想查看所有数据统计数据,则可填写object,include=[‘object’];若想查看...常用有三大类方法,删除法、填补法和插值法。 删除法 当数据某个变量大部分值都是缺失值,可以考虑删除改变量;当缺失值是随机分布,且缺失数量并不是很多是,也可以删除这些缺失观测。...数据打乱(shuffle) 实际工作,经常会碰到多个DataFrame合并后希望数据进行打乱。在pandas中有sample函数可以实现这个操作。

3.3K20

数据分析EPHS(4)-使用Excel和Python计算数列统计值

本文介绍使用Excel和Python来计算上述统计值,而Hive和Spark放在下一篇。...共四个方法,其实可以分成两组,统计样本标准差和总体标准差,首先回顾一下二者计算公式: ?...在上面的数据,如果只计算4个数字总体标准差,结果当然是0,因为四个数字都是2,所以STDEV.P结果是0,但是STDEVPA结果却不是0,因为这个函数文本和逻辑值False当作0处理,把逻辑值...3、使用Python计算统计值 使用Python的话,咱们分为四个方面来介绍,即使用list、numpy和pandas来计算数列统计值。...3.3 使用Pandas计算统计值 使用pandas的话,直接通过describe方法就可以输出我们本文所介绍一堆统计值: irisdf_describe = irisdf.describe() print

2.3K20

pandas

pandas介绍 pandas 是基于NumPy 一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建Pandas 纳入了大量库和一些标准数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需工具。...pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效数据分析环境重要因素之一。...1.pandas数据结构介绍 Series:一维数组,与Numpy一维array类似。二者与Python基本数据结构List也很相近。...很多功能与Rdata.frame类似。可以DataFrame理解为Series容器。 Panel :三维数组,可以理解为DataFrame容器。...通过数组下标索引、切片都可以去操作他,且它data可以是dict类型,那么它肯定也就支持字典索引方式。

73630
领券