PythonのPandasのdescribeメソッドについて

Pandasのdescribe()メソッドについて、基本から応用まで詳しく解説します。

describe()メソッドの概要

describe() は、DataFrameやSeriesの統計的要約を簡単に表示するためのメソッドです。

データの分布や特徴をざっくり掴むのにとても便利で、データ分析の探索的データ解析（EDA: Exploratory Data Analysis）の初期段階でよく使われます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'age': [23, 45, 56, 67, 34],
    'height': [160, 175, 180, 170, 165],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve']
})

print(df.describe())

数値列に対する出力内容

数値データに対しては、以下の統計量が自動的に算出されます。

項目	意味
count	欠損値を除いた要素数
mean	平均値
std	標準偏差
min	最小値
25%	第1四分位点（Q1）
50%	中央値（Q2）
75%	第3四分位点（Q3）
max	最大値

例

print(df[['age', 'height']].describe())

文字列（オブジェクト型）に対する出力

オブジェクト型（文字列など）の列に対しては、別の統計情報が表示されます。

項目	意味
count	要素数
unique	ユニークな値の数
top	最頻値（最もよく出る値）
freq	最頻値の出現回数

print(df.describe(include=['object']))

include / exclude パラメータ

describe()は対象となるデータ型を指定できます。

• 数値型だけ（デフォルト動作）

df.describe()

• オブジェクト型も含めたい場合

df.describe(include='all')

パーセンタイルを変更する

デフォルトでは [25%, 50%, 75%] が表示されますが、任意のパーセンタイルを指定可能です。

df.describe(percentiles=[.1, .5, .9])

DataFrame全体をまとめるテクニック

大規模なデータセットの場合、型ごとにまとめて確認したいことが多いです。

• 全列の統計を一気に見る

df.describe(include='all')

• 数値列だけ確認

df.describe(include=[int, float])

describe()と似た機能のメソッド

• df.info() → データ型・欠損値の確認
• df.value_counts() → 各値の出現回数
• df.mean(), df.std(), df.median() → 個別に統計量を計算

describe()は「データ全体をざっくり把握する」ための最初のステップとしてよく利用されます。

まとめ

• describe()はDataFrameやSeriesの統計的要約を簡単に表示するメソッド。
• 数値型 → 平均・標準偏差・四分位数などを表示。
• オブジェクト型 → ユニーク数・最頻値などを表示。
• include / exclude で対象の型を制御可能。
• percentilesで表示する分位点をカスタマイズできる。
• データ探索の初期段階で非常に有用。

以上、PythonのPandasのdescribeメソッドについてでした。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。