describe()主要用于分析一组数据对象的分布特征，使用describe()函数一个很大的优点是，我们会得到数值列的描述性统计，并排除了字符列。让我们首先创建一个DataFrame，显示学生姓名及其在数学和英语中的分数：
import pandas as pd
data = {
'Name': ['John', 'Alice', 'Joseph', 'Alex'],
'English': [64, 78, 68, 58],
'Maths': [76, 54, 72, 64]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出：
English Maths Name
0 64 76 John
1 78 54 Alice
2 68 72 Joseph
3 58 64 Alex
我们只需要describe()在DataFrame上调用函数并获得各种度量，如均值，标准差，中位数，最大元素，最小元素等：
df.describe()
输出：
English Maths
count 4.000000 4.000000
mean 67.000000 66.500000
std 8.406347 9.712535
min 58.000000 54.000000
25% 62.500000 61.500000
50% 66.000000 68.000000
75% 70.500000 73.000000
max 78.000000 76.000000
如您所见，该describe()方法完全忽略了“名称”列，因为它不是数字，这正是我们想要的。这简化了调用者的工作，因为在计算所需的数值统计数据之前，您无需担心删除非数字列。
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