分类数据如何获取唯一值、众数、空值数量？替代.describe的方法

在Pandas中，针对分类数据（Categorical类型），可以通过以下方法获取你需要的统计信息：

• 唯一值数量：使用nunique()方法，直接返回列内唯一值的个数，对分类数据的计算效率更高。
  代码示例：

  df['your_category_column'].nunique()
  

• 众数：调用mode()方法，返回列中出现频率最高的值，若存在多个众数会全部列出，返回结果为Series类型。
  代码示例：

  df['your_category_column'].mode()
  

• 空值数量：通过isna().sum()组合统计空值总数，这是适用于所有数据类型的通用方法。
  代码示例：

  df['your_category_column'].isna().sum()
  

如果你想一次性获取分类列的核心统计信息，可以给describe()方法指定include='category'参数，专门针对分类列输出统计结果，包含非空值数量、唯一值数量、众数、众数出现次数：

df.describe(include='category')

该结果里的unique对应唯一值数量，top对应众数，结合count和原列总行数也能算出空值数量（直接用isna().sum()会更直观）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lina_ayv