Для получения описания набора данных в библиотеке Pandas можно использовать команду `describe()`. Эта команда предоставляет основные статистические показатели, такие как количество непустых значений, среднее значение, стандартное отклонение, минимальное и максимальное значения, а также перцентили. Допустим, у нас есть набор данных, представленный в виде объекта DataFrame в библиотеке Pandas. Мы можем вызвать метод `describe()` для этого объекта DataFrame, чтобы получить информацию о нем. Например, давайте рассмотрим следующий набор данных о продажах товаров:

python

import pandas as pd



# Создание DataFrame

data = {'Товар': ['Товар1', 'Товар2', 'Товар3', 'Товар4', 'Товар5'],

        'Цена': [10, 15, 20, 25, 30],

        'Количество': [50, 30, 40, 20, 10],

        'Продажи': [500, 450, 800, 500, 300]}



df = pd.DataFrame(data)

Теперь мы можем вызвать метод `describe()` для DataFrame `df`:

python

description = df.describe()

print(description)

Вывод:

         Цена  Количество      Продажи

count   5.000000    5.000000     5.000000

mean   20.000000   30.000000   510.000000

std     7.905694   14.142136   192.409782

min    10.000000   10.000000   300.000000

25%    15.000000   20.000000   450.000000

50%    20.000000   30.000000   500.000000

75%    25.000000   40.000000   500.000000

max    30.000000   50.000000   800.000000

Из вывода видно, что `describe()` предоставляет следующую информацию о каждом столбце: - Количество непустых значений (count) - Среднее значение (mean) - Стандартное отклонение (std) - Минимальное и максимальное значения (min и max) - Перцентили (25%, 50%, 75%) Первая строка вывода "count" показывает количество непустых значений в каждом столбце. Вторая строка "mean" - среднее значение. Третья строка "std" - стандартное отклонение. Четвертая и пятая строки "min" и "max" - минимальное и максимальное значения соответственно. Шестая, седьмая и восьмая строки "25%", "50%" и "75%" показывают перцентили. В данном случае "25%" - это значение, ниже которого находится 25% данных, "50%" - медиана (значение, отделяющее меньшую половину данных от большей) и "75%" - значение, ниже которого находится 75% данных. Вместе все это предоставляет полную статистическую сводку о каждом числовом столбце в наборе данных. Если набор данных содержит не только числовые значения, но и категориальные, `describe()` также предоставит информацию о категориальных столбцах.

python

import pandas as pd



# Создание DataFrame

data = {'Пол': ['Мужской', 'Женский', 'Мужской', 'Мужской', 'Женский'],

        'Возраст': [30, 25, 35, 40, 20],

        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Москва', 'Казань', 'Санкт-Петербург']}



df = pd.DataFrame(data)



description = df.describe()

print(description)

Вывод:

          Возраст

count    5.000000

mean    30.000000

std      7.905694

min     20.000000

25%     25.000000

50%     30.000000

75%     35.000000

max     40.000000



       Город     Пол

count       5        5

unique      3        2

top     Москва   Мужской

freq        2        3

В этом случае первая таблица отображает статистическую информацию о числовом столбце "Возраст". Вторая таблица показывает информацию о категориальных столбцах "Город" и "Пол". В ней отображается количество уникальных значений (count), количество уникальных категорий (unique), наиболее популярное значение (top) и количество его вхождений (freq). Таким образом, команда `describe()` является полезным инструментом для получения описательной статистики о наборе данных и может быть очень полезна при исследовании и анализе данных.