计算数据框中列的汇总统计信息答案

【问题标题】：Calculate summary statistics of columns in dataframe计算数据框中列的汇总统计信息
【发布时间】：2014-04-09 17:22:37
【问题描述】：

我有一个如下形式的数据框（例如）

shopper_num,is_martian,number_of_items,count_pineapples,birth_country,tranpsortation_method
1,FALSE,0,0,MX,
2,FALSE,1,0,MX,
3,FALSE,0,0,MX,
4,FALSE,22,0,MX,
5,FALSE,0,0,MX,
6,FALSE,0,0,MX,
7,FALSE,5,0,MX,
8,FALSE,0,0,MX,
9,FALSE,4,0,MX,
10,FALSE,2,0,MX,
11,FALSE,0,0,MX,
12,FALSE,13,0,MX,
13,FALSE,0,0,CA,
14,FALSE,0,0,US,

如何使用Pandas计算每列的汇总统计（列数据类型可变，有些列没有信息

然后返回表单的一个数据框：

columnname, max, min, median,

is_martian, NA, NA, FALSE

等等等等

【问题讨论】：

标签： python pandas csv dataframe profiling

【解决方案1】：

describe 可能会为您提供所需的一切，否则您可以使用 groupby 执行聚合并传递 agg 函数列表：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html#applying-multiple-functions-at-once

In [43]:

df.describe()

Out[43]:

       shopper_num is_martian  number_of_items  count_pineapples
count      14.0000         14        14.000000                14
mean        7.5000          0         3.357143                 0
std         4.1833          0         6.452276                 0
min         1.0000      False         0.000000                 0
25%         4.2500          0         0.000000                 0
50%         7.5000          0         0.000000                 0
75%        10.7500          0         3.500000                 0
max        14.0000      False        22.000000                 0

[8 rows x 4 columns]

请注意，某些列无法汇总，因为没有逻辑方法可以汇总它们，例如包含字符串数据的列

您可以随意转置结果：

In [47]:

df.describe().transpose()

Out[47]:

                 count      mean       std    min   25%  50%    75%    max
shopper_num         14       7.5    4.1833      1  4.25  7.5  10.75     14
is_martian          14         0         0  False     0    0      0  False
number_of_items     14  3.357143  6.452276      0     0    0    3.5     22
count_pineapples    14         0         0      0     0    0      0      0

[4 rows x 8 columns]

【讨论】：

【解决方案2】：

现在有了pandas_profiling 包，它是df.describe() 的更完整替代方案。

如果您的 pandas 数据框是 df，下面将返回一个完整的分析，包括一些关于缺失值、偏度等的警告。它还会显示直方图和相关图。

import pandas_profiling
pandas_profiling.ProfileReport(df)

请参阅example notebook 详细说明用法。

【讨论】：

上面的例子链接失效了，使用this

【解决方案3】：

为了澄清@EdChum 回答中的一点，根据文档，您可以使用df.describe(include='all') 包含对象列。它不会提供很多统计信息，但会提供一些信息，包括计数、唯一值的数量、最高值。这可能是一个新功能，我不知道，因为我是一个相对较新的用户。

【讨论】：