df_train[["word_length"]].describe(percentiles=[.25,.5,.75,.9,.95,.99])
查看分布情况
25%，50%，75%，90%，95%，99%
python pandas describe
2019-04-02
1576
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
df_train[["word_length"]].describe(percentiles=[.25,.5,.75,.9,.95,.99])查看分布情况25%，50%，75%，90%，95%，99%
目录
相关文章
|
2天前
|
Python
python pandas学习（一）
该代码段展示了四个主要操作：1) 删除指定列名，如商品id；2) 使用正则表达式模糊匹配并删除列，例如匹配订单商品名称1的列；3) 将毫秒级时间戳转换为带有时区调整的日期时间格式，并增加8小时以适应本地时区；4) 将列表转换为DataFrame后保存为Excel文件，文件路径和名称根据变量拼接而成。
16
3
3
|
3月前
|
数据采集
存储
数据挖掘
Python数据分析：Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域，Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧，帮助数据分析师快速处理复杂数据集，提高工作效率。
116
0
0
|
1月前
|
存储
数据挖掘
数据处理
Python Pandas入门：行与列快速上手与优化技巧
Pandas是Python中强大的数据分析库，广泛应用于数据科学和数据分析领域。本文为初学者介绍Pandas的基本操作，包括安装、创建DataFrame、行与列的操作及优化技巧。通过实例讲解如何选择、添加、删除行与列，并提供链式操作、向量化处理、索引优化等高效使用Pandas的建议，帮助用户在实际工作中更便捷地处理数据。
47
2
2
|
3月前
|
数据采集
数据可视化
数据处理
|
3月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
数据可视化
|
3月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界：Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程，以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据，为决策提供支持。
73
2
2
|
3月前
|
数据采集
数据可视化
数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括：导入所需库（如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`）
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括：导入所需库（如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`），加载历史数据，计算均线和其他技术指标，实现交易逻辑，记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
157
5
5
|
3月前
|
存储
数据挖掘
数据处理
Python数据分析：Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第26天】Python 是数据分析领域的热门语言，Pandas 库以其高效的数据处理功能成为数据科学家的利器。本文介绍 Pandas 在数据读取、筛选、分组、转换和合并等方面的高效技巧，并通过示例代码展示其实际应用。
84
2
2
|
3月前
|
数据采集
数据可视化
数据挖掘
|
3月前
|
并行计算
数据挖掘
大数据
热门文章
最新文章
1
Pandas高级数据处理：数据流式计算
2
Pandas高级数据处理：多级索引
3
Pandas高级数据处理：缓存与持久化
4
Pandas高级数据处理：自定义函数
5
Pandas高级数据处理：内存优化
6
Pandas高级数据处理：交互式数据探索
7
Pandas高级数据处理：分布式计算
8
Pandas高级数据处理：大数据集处理
9
Pandas高级数据处理：数据仪表板制作
10
Pandas高级数据处理：窗口函数
1
用Python抓取亚马逊动态加载数据，一文读懂
20
2
通义灵码AI程序员实战：从零构建Python记账本应用的开发全解析
70
3
基于 Python 的布隆过滤器算法在内网行为管理中的应用探究
27
4
【01】整体试验思路，如何在有UID的情况下获得用户手机号信息，python开发之理论研究试验，如何通过抖音视频下方的用户的UID获得抖音用户的手机号-本系列文章仅供学习研究-禁止用于任何商业用途-仅供学习交流-优雅草卓伊凡
109
5
如何在Python中高效实现CSV到JSON的数据转换
102
6
python pandas学习（一）
16
7
深入剖析 Python 爬虫：淘宝商品详情数据抓取
33
8
Python图像处理中的内存泄漏问题：原因、检测与解决方案
16
9
Python入门：9.递归函数和高阶函数
10
10
Python入门：8.Python中的函数
16