有没有一种方法可以将 df.describe() 应用于 DataFrame 中的一个独立列。
例如，如果我有几列并且我使用 df.describe() - 它会返回并描述所有列。根据研究，我知道我可以添加以下内容：
“dtypes 的类似列表：将结果限制为提供的数据类型。要将结果限制为数字类型，请提交 numpy.number。要将其限制为对象列，请提交 numpy.object 数据类型。字符串也可用于select_dtypes 的样式（例如 df.describe(include=['O'])）。要选择 pandas 分类列，请使用 'category'"
但是我不太清楚如何用python代码写出来。提前致谢。
只需在方括号中添加列名：
df['column_name'].describe()
例子：
要获得单列：
df['1']
要获得几列：
df[['1','2']]
要按名称获取单行：
df.loc['B']
或按索引：
df.iloc[o]
获取特定字段：
df['1']['C']
import pandas as pd
data=pd.read_csv('data.csv')
data[['column1', 'column2', 'column3']].describe()
import pandas as pd
data = pd.read_csv("ad.data", header=None)
data[111].describe()
或者例如
lastindice = data[data .columns[-1]]
lastindice.describe()
将其描述为表
df[['column_name']].describe()
将其描述为数据
df['column_name'].describe()
在 Pyspark DataFrame 中，您只能像这样描述一列：
df.describe("col1").toPandas()
或像这样的几列：
df.describe(["col1", "col2"]).toPandas()