如何在Pandas Python中汇总数据？
通过使用数据上的不同功能，可以获得有关数据的大量信息。但是，如果我们希望获得有关数据的所有信息，则可以使用“描述”功能。
此函数将提供诸如“计数”，“平均值”，“标准偏差”，第25个百分点，第50个百分点和第75个百分点之类的信息。
示例
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("数据框为：")
my_df = pd.DataFrame(my_data)print(my_df)print("数据描述为：")
print(my_df.describe())输出结果
数据框为：
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
数据描述为：
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 90.200000说明
导入所需的库，并为其指定别名，以方便使用。
创建由键和值组成的系列字典，其中值实际上是系列数据结构。
该字典随后作为参数传递给存在于“pandas”库中的“Dataframe”函数
数据框被打印在控制台上。
我们正在寻找有关数据的所有信息。
在数据帧上调用“describe”函数。
描述打印在控制台上。