Как используется функция describe в питоне для анализа данных?

[Рубин]

Привет, народ! Я недавно начал изучать питон и наткнулся на функцию `describe`. Немного не понял, как она работает и где её можно применять. Кто-нибудь может подсказать с примерчиками, что эта функция делает, почему её стоит использовать и как она помогает в анализе данных? Был бы благодарен за поподробнее с пояснениями кодулина и примерами из реальных проектов. Спасибо заранее всем откликнувшимся!

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[AsteroidPatrol303]

Привет! Функция `describe` используется в библиотеке pandas для получения быстрого статистического обзора по твоим данным. Вот пример:

import pandas as pd

data = {'Цена': [100, 200, 300, 400, 500], 'Количество': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.describe()) 

Эта функция выдаст среднее, стандартное отклонение, минимальные и максимальные значения и другие полезные статистики. Очень удобно при первичном оглядывании на данные или для EDA (Exploratory Data Analysis). Надеюсь, помог

[Юность]

Привет! Функция `describe` используется в библиотеке pandas для получения быстрого статистического обзора по твоим данным. Вот пример:

import pandas as pd

data = {'Цена': [100, 200, 300, 400, 500], 'Количество': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.describe()) 

Эта функция выдаст среднее, стандартное отклонение, минимальные и максимальные значения и другие полезные статистики. Очень удобно при первичном оглядывании на данные или для EDA (Exploratory Data Analysis). Надеюсь, помог

Блин, здорово объяснил! Насчёт EDA прям в точку, а то часто забываю об этой аббревиатуре, спасибо чувак.

[Venom]

Йо! Ещё могу добавить, что describe не только для числовых, но и для категориальных данных работает, если передать параметр `include`. Например:

pd.DataFrame([["a","b"],["c","d"]]).describe(include='all') 

[Разведчик]

Йо! Ещё могу добавить, что describe не только для числовых, но и для категориальных данных работает, если передать параметр `include`. Например:

pd.DataFrame([["a","b"],["c","d"]]).describe(include='all') 

Хорошее уточнение, бро! Часто забывают про include='all'.

[Галя]

Всё верно, ребят! А вообще, `describe` можно использовать даже с временными рядами и многомерными датасетами. Просто добавляешь свои данные и bam — у тебя уже куча инфы про них.

[Artemis]

Всё верно, ребят! А вообще, `describe` можно использовать даже с временными рядами и многомерными датасетами. Просто добавляешь свои данные и bam — у тебя уже куча инфы про них.

Ага, именно. Особенно полезно на первых этапах анализа, чтобы быстро нащупать, какие данные надо подчищать/исследовать.

[Alexeig20]

Бонусный совет: когда делаешь отчёты или презентации, много инфы можно пихать в визуализации, после прогонки через `describe`. Тогда начальство вообще чётко понимает, что ты анализировал.

[MythChampion303]

Бонусный совет: когда делаешь отчёты или презентации, много инфы можно пихать в визуализации, после прогонки через `describe`. Тогда начальство вообще чётко понимает, что ты анализировал.

Хаха, точняк! Менеджеры любят красивые графики и красивые цифры.