इस पर विभिन्न फ़ंक्शन का उपयोग करके डेटा के बारे में बहुत सारी जानकारी प्राप्त की जा सकती है। लेकिन यदि हम डेटा पर सभी जानकारी प्राप्त करना चाहते हैं, तो 'describe' फ़ंक्शन का उपयोग किया जा सकता है।
यह फ़ंक्शन 'काउंट', 'मीन', 'स्टैंडर्ड डेविएशन', 25वां पर्सेंटाइल, 50वां पर्सेंटाइल, और 75वां पर्सेंटाइल जैसी जानकारी देगा।
उदाहरण
import pandas as pd
my_data = {'Name':pd.Series(['Tom','Jane','Vin','Eve','Will']), 'Age':pd.Series([45, 67, 89, 12, 23]), 'value':pd.Series([8.79,23.24,31.98,78.56,90.20])}
print("डेटाफ्रेम है:")
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print(my_df)
print("डेटा का विवरण है:")
print(my_df.describe())आउटपुट
डेटाफ्रेम है:
Name Age value
0 Tom 45 8.79
1 Jane 67 23.24
2 Vin 89 31.98
3 Eve 12 78.56
4 Will 23 90.20
डेटा का विवरण है:
Age value
count 5.000000 5.000000
mean 47.200000 46.554000
std 31.499206 35.747102
min 12.000000 8.790000
25% 23.000000 23.240000
50% 45.000000 31.980000
75% 67.000000 78.560000
max 89.000000 90.200000व्याख्या
- आवश्यक लाइब्रेरी आयात की गई हैं, और उपयोग में आसानी के लिए उपनाम दिए गए हैं।
- की-वैल्यू से मिलकर बने सीरीज़ के डिक्शनरी बनाए गए हैं, जहां एक मान वास्तव में एक सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर है।
- यह डिक्शनरी बाद में 'pandas' लाइब्रेरी में मौजूद 'Dataframe' फ़ंक्शन के पैरामीटर के रूप में पास की जाती है।
- डेटाफ्रेम कंसोल पर प्रिंट किया जाता है।
- हम डेटा के बारे में सभी जानकारी प्राप्त करना चाहते हैं।
- डेटाफ्रेम पर 'describe' फ़ंक्शन कहा जाता है।
- विवरण कंसोल पर प्रिंट किया जाता है।
