使用get_dist_info()函数了解数据集的分布特征

get_dist_info()是一个函数，用于了解数据集的分布特征。该函数可以提供数据集中每个特征的最小值、最大值、平均值、中位数和四分位数等统计信息，以帮助用户更好地理解数据集。

下面是一个使用get_dist_info()函数的示例：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 调用get_dist_info()函数
def get_dist_info(data):
    dist_info = {}
    for col in data.columns:
        dist_info[col] = {
            'Min': data[col].min(),
            'Max': data[col].max(),
            'Mean': data[col].mean(),
            'Median': data[col].median(),
            '25%': data[col].quantile(0.25),
            '50%': data[col].quantile(0.5),
            '75%': data[col].quantile(0.75)
        }
    return dist_info

distribution_info = get_dist_info(data)

# 打印数据集每个特征的分布信息
for col, info in distribution_info.items():
    print(f"{col}的分布信息：")
    print(f"最小值：{info['Min']}")
    print(f"最大值：{info['Max']}")
    print(f"平均值：{info['Mean']}")
    print(f"中位数：{info['Median']}")
    print(f"25%分位数：{info['25%']}")
    print(f"50%分位数：{info['50%']}")
    print(f"75%分位数：{info['75%']}")
    print("--------------------------")

在上述示例中，首先我们使用pandas库读取了一个名为data.csv的数据集。然后，我们定义了一个名为get_dist_info()的函数，该函数接受一个数据集作为参数，并返回一个字典，其中包含了数据集的分布信息。在该函数中，我们使用了pandas的min()、max()、mean()、median()和quantile()等方法来计算数据集每个特征的最小值、最大值、平均值、中位数和四分位数。最后，我们遍历字典，并打印每个特征的分布信息。

通过以上的例子，我们可以使用get_dist_info()函数来了解数据集中每个特征的分布特征。这些信息有助于我们更好地了解数据集，发现可能存在的异常情况，以及为后续的数据处理和分析工作做好准备。