生成描述性统计信息。
描述性统计数据包括总结数据集分布的集中趋势，离散度和形状的统计数据，但不包括NaN值。
分析数值和对象序列，以及DataFrame混合数据类型的列集。输出将根据提供的内容而有所不同。有关更多详细信息，请参阅以下注释。
参数：
percentiles：list-like of numbers, 可选参数要包含在输出中的百分比。全部应介于0和1之间。默认值为[.25, .5, .75]，返回第25、50和75个百分位数。
include：‘all’, list-like of dtypes 或 None (default), 可选参数要包含在结果中的数据类型的白名单。忽略了Series。以下是选项：
‘all’：输入的所有列都将包含在输出中。
dtypes的list-like：将结果限制为提供的数据类型。限制结果为数字类型提交numpy.number。要将其限制为对象列，请提交numpy.object数据类型。字符串也可以以select_dtypes(例如。df.describe(include=['O']))。要选择 pandas 分类列，请使用'category'
无(默认)：结果将包括所有数字列。
exclude：list-like of dtypes 或 None (default), optional,要从结果中忽略的数据类型黑名单。忽略了Series。以下是选项：
dtypes的list-like：从结果中排除提供的数据类型。排除数字类型提交numpy.number。要排除对象列，请提交数据类型numpy.object。字符串也可以以select_dtypes(例如。df.describe(include=['O']))。要排除 pandas 分类列，请使用'category'
无(默认)：结果将不排除任何内容。
返回值：
Series提供的 Series 或 DataFrame 的摘要统计信息。
注意：
对于数字数据，结果的索引将包括count，mean，std，min，max以及更低50和较高的百分位数。默认情况下，较低的百分位数是25而较高的百分位数是75。的50百分位数与中位数相同。
对于对象数据(例如字符串或时间戳记)，结果的索引将包括count，unique，top和freq。的top是最常见的价值。的freq是最常见的值的频率。时间戳记还包括first和last项目。
如果多个对象值的计数最高，则count和top结果将从计数最高的那些中任意选择。
对于通过DataFrame，默认值为仅返回对数字列的分析。如果 DataFrame 仅由对象和分类数据组成，而没有任何数字列，则默认值为返回对对象和分类列的分析。如果include='all'作为选项提供，结果将包括每种类型的属性的并集。
的include和exclude参数可用于限制DataFrame分析输出。分析参数时将忽略这些参数Series。
例子：
描述一个数字Series。
>>> s = pd.Series([1, 2, 3])
>>> s.describe()
count 3.0
mean 2.0
std 1.0
min 1.0
25% 1.5
50% 2.0
75% 2.5
max 3.0
dtype:float64
描述一个分类Series。
>>> s = pd.Series(['a', 'a', 'b', 'c'])
>>> s.describe()
count 4
unique 3
top a
freq 2
dtype:object
描述时间戳Series。
>>> s = pd.Series([
... np.datetime64("2000-01-01"),
... np.datetime64("2010-01-01"),
... np.datetime64("2010-01-01")
... ])
>>> s.describe()
count 3
unique 2
top 2010-01-01 00:00:00
freq 2
first 2000-01-01 00:00:00
last 2010-01-01 00:00:00
dtype:object
描述一个DataFrame。默认情况下，仅返回数字字段。
>>> df = pd.DataFrame({'categorical': pd.Categorical(['d','e','f']),
... 'numeric': [1, 2, 3],
... 'object': ['a', 'b', 'c']
... })
>>> df.describe()
numeric
count 3.0
mean 2.0
std 1.0
min 1.0
25% 1.5
50% 2.0
75% 2.5
max 3.0
描述一个的所有列DataFrame无论数据类型如何。
>>> df.describe(include='all')
categorical numeric object
count 3 3.0 3
unique 3 NaN 3
top f NaN c
freq 1 NaN 1
mean NaN 2.0 NaN
std NaN 1.0 NaN
min NaN 1.0 NaN
25% NaN 1.5 NaN
50% NaN 2.0 NaN
75% NaN 2.5 NaN
max NaN 3.0 NaN
描述一个列DataFrame通过将其作为属性进行访问。
>>> df.numeric.describe()
count 3.0
mean 2.0
std 1.0
min 1.0
25% 1.5
50% 2.0
75% 2.5
max 3.0
Name:numeric, dtype:float64
仅在DataFrame描述。
>>> df.describe(include=[np.number])
numeric
count 3.0
mean 2.0
std 1.0
min 1.0
25% 1.5
50% 2.0
75% 2.5
max 3.0
仅在字符串中包含字符串列DataFrame描述。
>>> df.describe(include=[np.object])
object
count 3
unique 3
top c
freq 1
仅包括来自DataFrame描述。
>>> df.describe(include=['category'])
categorical
count 3
unique 3
top f
freq 1
从中排除数字列DataFrame描述。
>>> df.describe(exclude=[np.number])
categorical object
count 3 3
unique 3 3
top f c
freq 1 1
从一个对象中排除对象列DataFrame描述。
>>> df.describe(exclude=[np.object])
categorical numeric
count 3 3.0
unique 3 NaN
top f NaN
freq 1 NaN
mean NaN 2.0
std NaN 1.0
min NaN 1.0
25% NaN 1.5
50% NaN 2.0
75% NaN 2.5
max NaN 3.0
...)
