如何对Python DataFrame中的单个孤立列应用df.describe()方法？

当然可以！想要只针对单个列或者特定类型的列生成统计描述，有两种实用的方法：

1. 直接选中目标列调用describe() #

这是针对单个列最直接的方式——先通过列名定位到你想要的列，再调用describe()方法，完全不会受其他列影响：

# 假设你的目标列名为"sales"
df['sales'].describe()

执行后只会返回这一列的统计信息，包括计数、均值、标准差、最小值、分位数和最大值。

2. 使用include参数按数据类型筛选列 #

如果你的需求是筛选某一类数据类型的列（比如只看数值型或字符串型列），可以用describe()自带的include参数，用法和select_dtypes类似：

• 只统计数值型列：

  import numpy as np
  df.describe(include=np.number)
  # 也可以用字符串简化写法
  df.describe(include='number')
  

• 只统计对象型列（比如字符串、分类类型等）：

  df.describe(include=np.object_)
  # 简化字符串写法
  df.describe(include='object')
  

简单总结：如果是单个列，直接选列调用方法最省心；如果是批量筛选同类型列，用include参数更高效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gitliong