对行而不是列使用describe()函数

对行而不是列使用describe()函数是指在数据分析中，使用describe()函数对数据集的每一行进行描述性统计分析，而不是对每一列进行分析。

describe()函数是pandas库中的一个函数，用于生成关于数据集的统计摘要。它会计算数据集中每一列的基本统计量，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。

使用describe()函数对行进行分析可以帮助我们了解每个样本的统计特征，例如每个样本的数据分布、集中趋势和离散程度。这对于数据预处理、异常值检测和数据可视化等任务非常有用。

以下是使用describe()函数对行进行分析的步骤：

导入pandas库：在代码中导入pandas库，以便使用其中的函数和数据结构。
读取数据集：使用pandas的read_csv()函数或其他适用的函数读取数据集，并将其存储为DataFrame对象。
转置数据集：使用DataFrame的transpose()方法将数据集进行转置，使得每一行代表一个样本。
应用describe()函数：对转置后的数据集应用describe()函数，生成描述性统计摘要。
分析结果：根据生成的统计摘要，分析每个样本的数据分布、集中趋势和离散程度。

注意：在使用describe()函数时，需要确保数据集中的数值列已经被正确解析为数值类型，否则可能会导致统计结果不准确。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据分析平台：https://cloud.tencent.com/product/dap
腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/dws
腾讯云数据湖：https://cloud.tencent.com/product/datalake
腾讯云数据集成：https://cloud.tencent.com/product/dci

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用 Python 按行和按列对矩阵进行排序

在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...− 创建一个函数sortingMatrixByRow（）来对矩阵的每一行进行排序，即通过接受输入矩阵m（行数）作为参数来逐行排序。在函数内部，使用 for 循环遍历矩阵的行。...创建一个函数 sortMatrixRowandColumn（）通过接受输入矩阵 m（行数）作为参数来对矩阵行和列进行排序。...调用上面定义的sortMatrixRowandColumn（）函数，方法是将输入矩阵，m值传递给它，对矩阵行和列进行排序。...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（）方法）按行对矩阵进行排序。

6K5 0

python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame类型...'d','e']) data Out[7]: a b c d e one 0 1 2 3 4 two 5 6 7 8 9 three 10 11 12 13 14 #对列的操作方法有如下几种...类型,**注意**这种取法是有使用条件的，只有当行索引不是数字索引时才可以使用，否则可以选用`data[-1:]`--返回DataFrame类型或`data.irow(-1)`--返回Series类型...，至于这个原理，可以看下前面的对列的操作。...github地址到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

13.4K3 0

CA1847：对单个字符使用 string.Contains(char) 而不是 string.Contains(string)

值规则 ID CA1847 类别 “性能” 修复是中断修复还是非中断修复非中断原因当 string.Contains(char) 可用时使用 string.Contains(string)。...规则说明在搜索单个字符时，使用 string.Contains(char) 可获得比使用 string.Contains(string) 时更好的性能。...如何解决冲突通常，只需使用 char 文本而无需使用字符串文本即可解决规则问题。...Return testString.Contains("I") End Function 可将此代码更改为使用 char 文本。...Return testString.Contains("I"c) End Function 何时禁止显示警告如果并不在意所讨论的搜索调用对性能的影响，可禁止显示此规则的冲突警告。

4732 0

快乐学习Pandas入门篇：Pandas基础

索引对齐特性这是Pandas中非常强大的特性，在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时，行和列的索引都重叠的时候才能进行相应操作，否则会使用NA值进行填充。...列的删除对于删除而言，可以使用drop函数或del或pop。...& info info() 函数返回有哪些列、有多少非缺失值、每列的类型；describe() 默认统计数值型数据的各个统计量，可以自行选择分位数位置。...在常用函数一节中，由于一些函数的功能比较简单，因此没有列入，现在将它们列在下面，请分别说明它们的用途并尝试使用。 ? 5. df.mean(axis=1)是什么意思？...答：df.mean(axis=1)意思是对df按列求均值；axis = 0表示保持列标签不变，对行进行操作；axis = 1表示保持行标签不变，对列进行操作。

2.4K3 0

5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

PyTorch 提供了在反向传播时跟踪导数的能力而 NumPy 则没有，这在Pytorch中被称为“Auto Grad”。PyTorch 为使用 GPU 的快速执行提供了内置支持。...张量的类型是 Double Tensor 而不是默认的 Float Tensor。这对应于 NumPy 的数据类型是float64，如下所示。...torch.sum() 函数允许我们计算行和列的总和。我们还为 keepdims 传递 True 以保留结果中的维度。通过定义 dim = 1 我们告诉函数按列折叠数组。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量，该张量使用索引中的条目（LongTensor）沿维度 dim 对输入张量进行索引。...总结我们对 5 个基本 PyTorch 函数的研究到此结束。

1.8K1 0

数据分析利器 pandas 系列教程（二）：强大的 DataFrame

注意各列的数据类型，由于 pandas 可以自己推断数据类型，因此 grade 为 64 位 int 型而不是 object 类型。...函数作用 df.head() 打印前面 n 行，默认 5 行 df.tail() 打印后面 n 行，默认 5 行 df.info() 打印行数、列数、列索引、列非空值个数等整体概览信息 df.describe...这里我纠正一下我上篇文章中的错误之处：series.values 或 series.unique() 返回的并不是列表，虽然打印结果像列表（因为对 __str__()函数进行了重载），但实际上却是 ndarray...series 上次漏说了一个重要的操作 apply()：对列上的数据作处理，它可以使用 lambda 表达式作为参数，也可以使用已定义函数的函数名称（不需要带上()）作为参数，比如我们让每个人的每门课成绩加减...注意 apply() 函数是有返回值的，并且是要用 df['grade'] 接收而不是 df，否则整个 dataframe 只会剩下 grade 这一列。

1.2K3 0

Pandas从入门到放弃

，获取的永远是列，索引只会被认为是列索引，而不是行索引；相反，第二种方式没有此类限制，故在使用中容易出现问题。...# 选取x行A列的数据 x #0.13834995969465658 至此已经了解了df.loc[][]以及df.iloc[]，我们可以进行一下对比： 1）使用.iloc访问数据的时候，可以不考虑数据的索引名...使用file.describe()对所有数字列进行统计，返回值中统计了个数、均值、标准差、最小值、25%-75%分位数、最大值 file.describe() 通过file[].mean()或file[...() 除了对单一列进行分组，也可以对多个列进行分组。...Numpy底层使用C语言编写，效率远高于纯Python代码。 4）Pansdas是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

851 0

盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

今天我们重新盘点66个Pandas函数合集，包括数据预览、数值数据操作、文本数据操作、行/列操作等等，涉及“数据清洗”的方方面面。...Pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量，要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计，可以将其中的参数include设为all。...在对文本型的数据进行处理时，我们会大量应用字符串的函数，来实现对一列文本数据进行操作[2]。...如果想直接筛选包含特定字符的字符串，可以使用contains()这个方法。例如，筛选户籍地址列中包含“黑龙江”这个字符的所有行。

3.8K1 1

pandas库的简单介绍（4）

rank打破平级常用方法方法描述 'average' 默认：每个组分配平均排名 'min' 对整个组使用最小排名 'max' 对整个组使用最大排名 'first' 按照值在数据中的出现次序排名 'dense...' 类似method='min'，但是组间排名总是增加1，而不是一个组中相等的元素数量大家可以下面自己练习。...描述性统计和汇总统计函数表方法描述 count 计算非NA个数 describe 计算描述性统计信息 min, max 最小值，最大值 argmin, argmax 最小值，最大值所在索引位置 idxmin...；利用corrwith来计算每一列对某一列的相关性，例如frame.corrwith(frame['two'])计算每一列对two列的的相关性，也可以传入axis='columns'逐行计算。...2.0 3 0.0 1.0 1.0 4 1.0 1.0 0.0 5 2.0 0.0 1.0 100 1.0 1.0 0.0 101 0.0 0.0 1.0 如结果所示，行标签为所有列的不同值

1.4K3 0

MYSQL基础查询语句

对的，就是在 SELECT 查询结果中增加一列固定的常数列。这列的取值是我们指定的，而不是从数据表中动态取出的。你可能会问为什么我们还要对常数进行查询呢？...比如说，我们想对 employees 数据表中的员工姓名进行查询，同时增加一列字段corporation，这个字段固定值为“腾讯云”，去除重复行默认情况下，查询会返回全部行，包括重复行。...DISTINCT 对后面所有列名的组合进行去重。空值参与运算所有运算符或列值遇到 NULL 值，运算的结果都为 NULL。...空字符串的长度是 0，而空值的长度是空。在 MySQL 中，空值是占用空间的。表结构查询使用 DESCRIBE 或 DESC 命令表示表结构。...条件查询使用 WHERE 子句过滤不满足条件的行。

1661 0

盘一盘 Python 特别篇 21 - 分箱之 qcut

接下来用 info(), head(), tail() 几个函数来看看数据集的大小、行标签和列标签。...看到分位数第一反应就是用 describe() 函数来显示出其值 (25%, 50%, 75% 对应的值)。 df['ext price'].describe() ?...最简单使用 qcut 的方法就是设置 q 值，下例用 4，就是将 ext price 列下的值分为 4 组，使得每组中的数据个数相等或相近。...从上面结果可知，每一个 ext price 都被赋予一个 category 的区间，而总共有 4 个区间，因为我们设置 q = 4。...上面这种区间时的 category 对使用者不是很友好，这时可设置 labels 参数以赋予具体含义，比如用下面的“铜-银-金-铂金-钻石”这样的类别，代码如下: bin_labels_5 = ['Bronze

1K1 0

Python让Excel飞起来—批量进行数据分析

该函数的语法格式和常用参数含义如下。第14行代码中groupby()函数后接的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的汇总运算。...该函数的语法格式和常用参数含义如下。- 第11行代码中的shape是pandas模块中DataFrame对象的一个属性，它返回的是一个元组，其中有两个元素，分别代表DataFrame的行数和列数。...melt()是pandas模块中DataFrame对象的函数，用于将列名转换为列数据，效果如下图所示，以满足后续使用的ols()函数对数据结构的要求。...- 第10～14行代码中的describe()是pandas模块中DataFrame对象的函数，用于总结数据集分布的集中趋势，生成描述性统计数据。该函数的语法格式和常用参数含义如下。...在3.7.2节中曾使用过figure()函数，这里再详细介绍一下该函数的语法格式和常用参数含义。- 第16行代码中的hist()是Matplotlib模块中的函数，用于绘制直方图。

6.3K3 0

基于Python数据分析之pandas统计分析

在实际的工作中，我们可能需要处理的是一系列的数值型数据框，如何将这个函数应用到数据框中的每一列呢？可以使用apply函数，这个非常类似于R中的apply的应用方法。...填充数据使用一个常量来填补缺失值，可以使用fillna函数实现简单的填补工作： 1、用0填补所有缺失值 df.fillna(0) ?...3、使用常量填充不同的列 df.fillna({‘a1′:100,’a2′:200,’a3’:300}) ?...很显然，在使用填充法时，相对于常数填充或前项、后项填充，使用各列的众数、均值或中位数填充要更加合理一点，这也是工作中常用的一个快捷手段。...在pandas中有sample函数可以实现这个操作。 df = df.sample(frac=1) 这样对可以对df进行shuffle。

3.3K2 0

Mysql的性能优化

1 通过对查询语句的分析，可以了解查询语句执行的情况，找出查询语句执行的瓶颈，从而优化查询语句。mysql中提供了EXPLAIN语句和DESCRIBE语句，用来分析查询语句。...这种类型用于所以既不是UNION也不是primaey key的情况，或者查询中使用了索引列的左子集，即索引中左边的部分组合。ref可以用于使用=或者操作符的带索引的列。...是一个索引查询函数，可以完全替代子查询，效率更高。...33 d9、range，只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了那个索引。key_len包含所使用索引的最长关键元素。...DESCRIBE语句的语法形式如下所示：DESCRIBE SELECT select_options。DESCRIBE可以缩写成DESC。 5、索引对查询速度的影响。

9713 1

SQL笔记（2）——MySQL的表操作与索引

UNI: 表示该列是唯一键。唯一键也可以用于唯一标识表中的每一行数据，但是它允许NULL值。一个表可以有多个唯一键。 FULLTEXT: 表示该列是全文索引。...``（空）: 表示该列既不是主键，也不是唯一键。...Key为PRI，表示它是主键；email列的Key为UNI，表示它是唯一键；其他列的Key为""（空），表示它们既不是主键，也不是唯一键。...Seq_in_index：索引中该列的顺序，从1开始。 Column_name：索引中包含的列名。 Collation：对该列使用的字符集排序规则，如果该列不在任何索引中，则为NULL。...Expression：如果该索引是函数或表达式的结果，则为表达式或函数名，否则为NULL。

1.6K2 0

左手用R右手Python系列10——统计描述与列联分析

这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...ftable(mytable) #使用ftable函数将三维列联表进行矩阵化 ?...Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...列、度量值和聚合函数的设定规则即可。...以上透视表是针对数值型变量的分组聚合，那么针对类别型变量则需要使用pandas中的交叉表函数进行列表分析。

3.4K12 0

Pandas快速入门（一）

选择查看部分数据 Series和DataFrame可以快速的从整个结果集中选择你需要的数据，包括选择一列或几列、一行或几行，以及通过对值进行筛选选择对应结果集。...object 2、获取行，对行进行切片 In [143]: dt[1:3] Out[143]: age name sex 序号 1 23...sex 序号 1 23 lv female 2 35 bao male 3 47 song female 4、同时选择行和列...，表示通过具体的位置选择数据，而不是通过标签(即行名或列名)。...排序操作，可以按照列或者行进行排序，非常灵活。

6301 0

图解pandas模块21个常用操作

9、列选择在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择整理多种行选择的方法，总有一种适合你的。 ? ? ?...12、条件查询对各类数值型、文本型，单条件和多条件进行行选择 ? ? 13、聚合可以按行、列进行聚合，也可以用pandas内置的describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。 ? ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 按列计算 data.function(axis=1) 按行计算 ? 15、分类汇总可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ?...20、更改列名（columns index）更改列名我认为pandas并不是很方便，但我也没有想到一个好的方案。 ?...21、apply函数这是pandas的一个强大的函数，可以针对每一个记录进行单值运算而不需要像其他语言一样循环处理。 ? ? 整理这个pandas可视化资料不易

8.8K2 2

机器学习库：pandas

iloc 我觉得pandas里面选取数据的一个很通用的方法是iloc pd.iloc[行序号, 列序号] iloc的参数用逗号隔开，前面是行序号，后面是列序号 import pandas as...0到3行数据描述 head head可以查看指定前几行的值，这方便在处理一些大数据集时，我们可以只加载几列来了解数据集而不必加载整个数据集 import pandas as pd a = {"a"...5行 describe describe方法可以描述表格所有列的数字特征，中位数，平均值等 import pandas as pd a = {"a": [1, 3, 5, 3], "b":...，我们想知道不同年龄的数量分别有多少，这时就可以使用value_counts函数了，它可以统计某一列的值的数量 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name...，我们使用list函数把它转化成列表然后打印出来，可以看到成功分组了，我们接下来会讲解如何使用聚合函数求和聚合函数agg 在上面的例子中我们已经分好了组，接下来我们使用agg函数来进行求和，agg函数接收的参数是一个函数

1171 0

如何在Python 3中安装pandas包和使用数据结构

，这两个参数是包容性的而不是独占的。...在DataFrame中对数据进行排序我们可以使用DataFrame.sort_values(by=...)函数对DataFrame中的数据进行排序。...例如，让我们使用ascending布尔参数，该参数可以是True或False。注意，ascending是我们可以传递给函数的参数，但descending不是。...我们使用DataFrame.dropna()函数去了下降遗漏值，使用DataFrame.fillna()函数填补缺失值。这将确保您在开始时不会遇到问题。...，而不是像我们的值NaN一样，我们现在已经用0填充了这些空格。

18.7K0 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