跟小白学Python数据分析——描述性统计分析

基本统计分析，又叫描述性统计分析，它是指运用制表、分类、图形以及计算概括性数据来描述数据特征的各项活动，以发现其内在规律的统计分析方法。

描述性统计分析主要包括数据的集中趋势分析、数据的离散程度分析、数据的频数分布分析等，常用的统计指标有：计数、求和、平均值、方差、标准差等。

在Pandas 中，使用describe 函数进行描述性统计分析。

我们继续使用导入使用的案例数据进行学习，输入以下代码：

Mr.林：执行后，在变量浏览窗口中就可以看到刚导入的data变量了，双击打开data变量，就可以得到下面这张表。

然后输入以下代码

可以看到describe 函数仅对id、age这两列数据进行描述统计分析，小白，你知道为什么吗？

小白：因为只有这两列才是数值型数据。

Mr.林：是的，我们继续看，给出的结果有count（计数）、mean（平均值）、std（标准差）、min（最小值）、25%（第一四分位数）、50%（中位数）、75%（第三四分位数）、max（最大值），这样我们就可以对数据有个基本的了解。

小白：id这列数据其实统计mean（平均值）、std（标准差）、25%（第一四分位数）、50%（中位数）、75%（第三四分位数）这几个指标好像意义不大。

Mr.林：哈哈，不错呦！确实没什么意义。如果只要对age列进行统计，还可以这样写代码

小白：好的。

Mr.林：今天就到这，下次我们继续学习其他操作，小白你回去要多多练习，多敲代码。