tłumaczyć Nazwa dtype z Pythona Python opisać - python, panda, ramka danych, format, seria

Powiedzmy, że mam

r = pd.DataFrame({"A":1 ,
"B":pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype="float32")})

I r["B"].describe()[["mean","std","min","max"]] daje wynik:

mean    1.0
std     0.0
min     1.0
max     1.0
Name: B, dtype: float64

Ale z powyższego wyniku, jak powinienem się pozbyć lub stłumić ostatnią linię " Name:B, dtype: float64 "

Wymyśliłem jeden sposób, aby to osiągnąć

x=r["B"].describe()[["mean","std","min","max"]]
print "mean ",x["mean"],"nstd ",x["std"],"nmin ",x["min"],"nmax ",x["max"]

który daje pożądaną wydajność:

mean  1.0
std  0.0
min  1.0
max  1.0

Czy istnieje jakiś środek czyszczący do osiągnięcia tego wyniku bezpośrednio z pd.describe ()

Odpowiedzi:

5 dla odpowiedzi № 1

Jeśli potrzebujesz wyjścia jako DataFrame Dodaj reset_index:

x=r["B"].describe()[["mean","std","min","max"]].reset_index()
print (x)
index    B
0  mean  1.0
1   std  0.0
2   min  1.0
3   max  1.0

A następnie użyj DataFrame.to_string:

print (x.to_string(header=None, index=None))
mean  1.0
std  0.0
min  1.0
max  1.0

---

4 dla odpowiedzi nr 2

lepszą odpowiedź
posługiwać się to_csv na ramie danych

rd = r.B.describe()[["mean","std","min","max"]].reset_index()
print(rd.to_csv(header=None, index=None, sep="t"))

mean    1.0
std     0.0
min     1.0
max     1.0

stara odpowiedź

for name, value in r["B"].describe()[["mean","std","min","max"]].iteritems():
print("{:<5s} {:2.1f}".format(name, value))

mean  1.0
std   0.0
min   1.0
max   1.0

---