python之在数据框中使用带有 NaN 的描述来计算有用的订单统计信息

考虑df

import pandas as pd 
import numpy as np 
 
np.random.seed([3,1415]) 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 10), columns=list('ABCDEFGHIJ')) 

描述
计算有用的统计数据

df.describe() 

引入 NaN

现在考虑d1

d1 = df.mask(np.random.choice([True, False], df.shape, p=[.2, .8])) 
d1.describe() 

我没有计算['25%', '50%', '75%']
我如何使用预先存在的函数方便地获取这些？

请您参考如下方法:

更简洁的方法是使用 include 参数，例如:

d1.describe(include=['float64']) 
 
Out[214]:  
            A       B       C       D       E       F       G       H       I       J 
count 70.0000 77.0000 81.0000 82.0000 78.0000 81.0000 80.0000 82.0000 75.0000 81.0000 
mean   0.0572 -0.1383 -0.1550 -0.0658  0.0074 -0.0508 -0.0253 -0.0202 -0.1054  0.1019 
std    0.9580  0.9447  1.0263  0.9393  0.8976  0.9207  0.9993  0.9474  1.0305  0.7382 
min   -2.3045 -2.3190 -2.2027 -2.8470 -2.7149 -2.4345 -2.3619 -2.0283 -2.1609 -1.6739 
25%   -0.5287 -0.6854 -0.9155 -0.8202 -0.5456 -0.6045 -0.6823 -0.6192 -0.9222 -0.3186 
50%    0.0581 -0.2999 -0.1799 -0.0525  0.0181 -0.1502 -0.1421 -0.0458 -0.0108  0.1053 
75%    0.5510  0.4997  0.5064  0.7505  0.5904  0.5217  0.6515  0.5790  0.6261  0.7041 
max    2.6967  2.3198  2.5974  1.8385  2.2225  2.6081  2.4215  2.0045  2.1077  1.9469 

您也可以使用 exclude 参数，但它对 NaN 值很棘手。传递 'bool' 有效

d1.describe(exclude=['bool']) 
Out[221]:  
            A       B       C       D       E       F       G       H       I       J 
count 70.0000 77.0000 81.0000 82.0000 78.0000 81.0000 80.0000 82.0000 75.0000 81.0000 
mean   0.0572 -0.1383 -0.1550 -0.0658  0.0074 -0.0508 -0.0253 -0.0202 -0.1054  0.1019 
std    0.9580  0.9447  1.0263  0.9393  0.8976  0.9207  0.9993  0.9474  1.0305  0.7382 
min   -2.3045 -2.3190 -2.2027 -2.8470 -2.7149 -2.4345 -2.3619 -2.0283 -2.1609 -1.6739 
25%   -0.5287 -0.6854 -0.9155 -0.8202 -0.5456 -0.6045 -0.6823 -0.6192 -0.9222 -0.3186 
50%    0.0581 -0.2999 -0.1799 -0.0525  0.0181 -0.1502 -0.1421 -0.0458 -0.0108  0.1053 
75%    0.5510  0.4997  0.5064  0.7505  0.5904  0.5217  0.6515  0.5790  0.6261  0.7041 
max    2.6967  2.3198  2.5974  1.8385  2.2225  2.6081  2.4215  2.0045  2.1077  1.9469