এতে বিভিন্ন ফাংশন ব্যবহার করে ডেটা সম্পর্কে প্রচুর তথ্য পাওয়া যায়। কিন্তু আমরা যদি ডেটার সমস্ত তথ্য পেতে চাই, তাহলে 'describe' ফাংশনটি ব্যবহার করা যেতে পারে।
এই ফাংশনটি 'গণনা', 'মান', 'স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন', 25 তম পার্সেন্টাইল, 50 তম পার্সেন্টাইল এবং 75 তম পার্সেন্টাইলের মতো তথ্য দেবে৷
উদাহরণ
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("The dataframe is :")
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print(my_df)
print("The description of data is :")
print(my_df.describe()) আউটপুট
The dataframe is : 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 The description of data is : 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
ব্যাখ্যা
- প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করা হয়, এবং ব্যবহারের সুবিধার জন্য উপনাম নাম দেওয়া হয়৷
- কী এবং মানের সমন্বয়ে সিরিজের অভিধান তৈরি করা হয়, যেখানে একটি মান আসলে একটি সিরিজ ডেটা স্ট্রাকচার।
- এই অভিধানটি পরে 'পান্ডাস' লাইব্রেরিতে উপস্থিত 'ডেটাফ্রেম' ফাংশনে প্যারামিটার হিসাবে পাস করা হয়
- ডেটাফ্রেমটি কনসোলে প্রিন্ট করা হয়।
- আমরা ডেটা সম্পর্কে সমস্ত তথ্য পাওয়ার দিকে তাকিয়ে আছি।
- ডেটাফ্রেমে 'বর্ণনা' ফাংশন বলা হয়।
- বিবরণটি কনসোলে প্রিন্ট করা হয়েছে।
