{"id":3369,"date":"2021-07-23T11:45:36","date_gmt":"2021-07-23T11:45:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bearloga.space\/?page_id=3369"},"modified":"2021-07-23T11:45:36","modified_gmt":"2021-07-23T11:45:36","slug":"python-pandas-opisatelnaya-statistika","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/python-pandas-opisatelnaya-statistika\/","title":{"rendered":"Python Pandas \u2014 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430"},"content":{"rendered":"\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>\r\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0434 DataFrame. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a sum (), mean (), \u043d\u043e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 sumsum () , \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430. \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u044d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043e\u0441\u0438 , \u043a\u0430\u043a \u0438 ndarray. {Sum, std, \u2026}, \u043d\u043e \u043e\u0441\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0430 \u043f\u043e \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443\r\n\r\nDataFrame \u2014 \u00ab\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u00bb (\u043e\u0441\u044c = 0, \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e), \u00ab\u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b\u00bb (\u043e\u0441\u044c = 1)\r\n\r\nDataFrame \u2014 \u00ab\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u00bb (\u043e\u0441\u044c = 0, \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e), \u00ab\u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b\u00bb (\u043e\u0441\u044c = 1)\r\n\r\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c DataFrame \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0433\u043b\u0430\u0432\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439.\r\n\r\n\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',\r\n   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])\r\n}\r\n\r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint df\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n    Age  Name   Rating\r\n0   25   Tom     4.23\r\n1   26   James   3.24\r\n2   25   Ricky   3.98\r\n3   23   Vin     2.56\r\n4   30   Steve   3.20\r\n5   29   Smith   4.60\r\n6   23   Jack    3.80\r\n7   34   Lee     3.78\r\n8   40   David   2.98\r\n9   30   Gasper  4.80\r\n10  51   Betina  4.10\r\n11  46   Andres  3.65\r\n\u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 ()\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0441\u0438. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e\u0441\u044c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u043c (\u043e\u0441\u044c = 0).\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n \r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',\r\n   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])\r\n}\r\n\r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint df.sum()\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nAge                                                    382\r\nName     TomJamesRickyVinSteveSmithJackLeeDavidGasperBe...\r\nRating                                               44.92\r\ndtype: object\r\n\u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e (\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f).\r\n\r\n\u041e\u0441\u044c = 1\r\n\u042d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u043d\u0438\u0436\u0435.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n \r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',\r\n   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])\r\n}\r\n \r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint df.sum(1)\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n0    29.23\r\n1    29.24\r\n2    28.98\r\n3    25.56\r\n4    33.20\r\n5    33.60\r\n6    26.80\r\n7    37.78\r\n8    42.98\r\n9    34.80\r\n10   55.10\r\n11   49.65\r\ndtype: float64\r\n\u0438\u043c\u0435\u044e \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0443()\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\r\n\r\n\r\n\u0411\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',\r\n   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])\r\n}\r\n\r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint df.mean()\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nAge       31.833333\r\nRating     3.743333\r\ndtype: float64\r\n\u0441\u0442\u0430\u043d\u0434 ()\r\n\u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0411\u0440\u0435\u0441\u0441\u0435\u043b\u044f \u0434\u043b\u044f \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',\r\n   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])\r\n}\r\n\r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint df.std()\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nAge       9.232682\r\nRating    0.661628\r\ndtype: float64\r\n\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\r\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0432 Python Pandas. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u044b \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u2014\r\n\r\nSr.No.\t\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\t\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\r\n1\t\u043a\u043e\u043b-()\t\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0435\u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439\r\n2\t\u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 ()\t\u0421\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439\r\n3\t\u0438\u043c\u0435\u044e \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0443()\t\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\r\n4\t\u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u0430 ()\t\u041c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u0430 \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\r\n5\t\u0420\u0435\u0436\u0438\u043c()\t\u0420\u0435\u0436\u0438\u043c \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\r\n6\t\u0441\u0442\u0430\u043d\u0434 ()\t\u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439\r\n7\t\u043c\u0438\u043d ()\t\u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\r\n8\t\u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c()\t\u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\r\n9\t\u0430\u0431\u0441 ()\t\u0410\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\r\n10\t\u043f\u0440\u043e\u0434 ()\t\u041f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442 \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\r\n11\tcumsum ()\t\u041d\u0430\u043a\u043e\u043f\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\r\n12\tcumprod ()\t\u041d\u0430\u043a\u043e\u043f\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435. \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 DataFrame \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0433\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438.\r\n\r\n\u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043a\u0430\u043a sum (), cumsum (), \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0441 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0441 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 (\u0438\u043b\u0438) \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0435\u0437 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a. \u0425\u043e\u0442\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f, \u044d\u0442\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435 \u0432\u044b\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.\r\n\r\n\u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043a\u0430\u043a abs (), cumprod () \u0432\u044b\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 DataFrame \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u044b.\r\n\r\n\u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043a\u0430\u043a sum (), cumsum (), \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0441 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0441 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 (\u0438\u043b\u0438) \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0435\u0437 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a. \u0425\u043e\u0442\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f, \u044d\u0442\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435 \u0432\u044b\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.\r\n\r\n\u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043a\u0430\u043a abs (), cumprod () \u0432\u044b\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 DataFrame \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u044b.\r\n\r\n\u041e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\r\n\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f description () \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0434\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443, \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0449\u0443\u044e\u0441\u044f \u043a \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c DataFrame.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',\r\n   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])\r\n}\r\n\r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint df.describe()\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n               Age         Rating\r\ncount    12.000000      12.000000\r\nmean     31.833333       3.743333\r\nstd       9.232682       0.661628\r\nmin      23.000000       2.560000\r\n25%      25.000000       3.230000\r\n50%      29.500000       3.790000\r\n75%      35.500000       4.132500\r\nmax      51.000000       4.800000\r\n\u042d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435, \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0438 IQR \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0418, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u0445. \u00abinclude\u00bb \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439; \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u00ab\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u00bb.\r\n\r\n\u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u2014 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b\r\n\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u2014 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b\r\nall \u2014 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 (\u043d\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430)\r\n\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434:\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',\r\n   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])\r\n}\r\n\r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint df.describe(include=&#91;'object'])\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n          Name\r\ncount       12\r\nunique      12\r\ntop      Ricky\r\nfreq         1\r\n\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u2014\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\n#Create a Dictionary of series\r\nd = {'Name':pd.Series(&#91;'Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',\r\n   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),\r\n   'Age':pd.Series(&#91;25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),\r\n   'Rating':pd.Series(&#91;4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])\r\n}\r\n\r\n#Create a DataFrame\r\ndf = pd.DataFrame(d)\r\nprint df. describe(include='all')<\/code><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"categories":[109],"tags":[],"class_list":["post-3369","page","type-page","status-publish","hentry","category-python-pandas"],"jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3369","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3369"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3369\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3369"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3369"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3369"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}