Pandas中的describe()函数是一种统计数据的快捷方式，它可以帮助我们快速获取数据的描述性统计信息。describe()函数可以计算出数据的均值、标准差、最小值、最大值、四分位数等信息。
使用方法：
使用describe()函数的方法非常简单，只需要在DataFrame对象上调用即可。例如：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.describe()
describe()函数默认会计算出所有列的数值型数据，如果想计算某一列，可以使用如下方法：
df['column_name'].describe()
如果想计算多列，可以使用如下方法：
df[['column_name1', 'column_name2']].describe()
describe()函数还可以指定计算特定的统计值，例如：
df.describe(include=['object', 'float'])
上面的代码表示只计算object和float类型的数据。
参数说明：
- percentiles：指定计算的百分位数，默认值为[.25, .5, .75]，即计算四分位数。
- include：指定计算的数据类型，可以是'all'、'object'、'float'、'int'等类型。
- exclude：指定不计算的数据类型，可以是'all'、'object'、'float'、'int'等类型。
- datetime_is_numeric：指定datetime类型的数据是否计算，默认为False。