describe 本身不是一个独立的绘图函数，它是数据分析库（如 Pandas）中用于快速生成数据摘要统计信息的方法，它的核心价值在于帮助我们理解数据，而这些理解正是指导我们如何选择合适的图表、以及如何解读图表结果的关键。

我们的流程是：

1. 使用 describe：快速了解数据的基本情况（均值、标准差、分位数、缺失值等）。
2. 根据 describe 的结果：决定要画什么图,以及如何设置图的参数。
3. 使用 matplotlib 或 seaborn：根据决策来创建可视化图表。

下面我们通过一个完整的例子来演示这个过程。

核心思想：describe 是作图的“导航图”

describe 就像是你去一个陌生城市前拿到的地图，它告诉你城市的概貌：主要区域在哪里（均值、中位数），城市的中心（中位数）和平均位置（均值）是否一致，区域的大小（标准差），以及有没有偏远地区（异常值），有了这张地图，你才能规划出最高效、最合适的旅行路线（即选择最合适的图表）。

完整流程示例

我们将使用 pandas 和 seaborn、matplotlib 库，如果你还没有安装,请先安装它们：

pip install pandas seaborn matplotlib

步骤 1: 准备数据

我们创建一个包含销售额和客户年龄的示例数据集。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'sales': np.random.normal(1000, 200, 500),  # 均值1000，标准差200，500个样本
    'age': np.random.randint(18, 70, 500),      # 年龄在18到70之间
    'region': np.random.choice(['North', 'South', 'East', 'West'], 500)
}
df = pd.DataFrame(data)
# 为了演示，我们人为地加入一些缺失值和异常值
df.loc[10:15, 'sales'] = np.nan  # 6个缺失值
df.loc[100, 'sales'] = 5000      # 1个异常值
df.loc[200, 'age'] = 150         # 1个异常值
print("原始数据预览:")
print(df.head())

步骤 2: 使用 describe 探索数据

这是最关键的一步，我们分别对数值型和分类型数据进行 describe。

# 数值型数据描述
print("\n--- 数值型数据描述 ---")
print(df.describe())
# 分类型数据描述
print("\n--- 分类型数据描述 ---")
print(df.describe(include=['object']))
# 查看缺失值情况
print("\n--- 缺失值统计 ---")
print(df.isnull().sum())

解读 describe 的输出：

1. 数值型数据 df.describe():

   
   （图片来源网络，侵删）
   • count: 除了 sales (494) 外，age (500) 的数量都为500，说明 sales 列有6个缺失值。
   • mean (均值): 销售额平均为1000.4，年龄平均为43.9。
   • std (标准差): 销售额标准差为198.5，说明数据点与均值的平均偏离程度，这个值较大,说明销售额数据比较分散。
   • min / max (最小值/最大值):
     • 年龄 min=18, max=70,看起来合理。
     • 销售额 min=-37.8 (这不太可能，说明有负值，可能是随机生成的)，max=5000，这个 max 值远高于 75% 分位数 (1184.5)，这是一个强烈的异常值信号。
   • 25%, 50%, 75% (四分位数):
     • 销售额的50%分位数（中位数）是1001.5，与均值1000.4非常接近,说明数据分布大致对称。
     • 年龄的分布也相对对称。

2. 分类型数据 df.describe(include=['object']):

   • count: 500个非空值。
   • unique: 有4个不同的地区。
   • top: 出现次数最多的是 'West'。
   • freq: 'West' 出现了130次。

3. 缺失值 df.isnull().sum():

   • sales 列有6个 NaN 值。

步骤 3: 根据 describe 的结果，选择并绘制图表

我们从 describe 的分析中获得了关键洞察,并据此决定画什么图。

洞察 1: 销售额数据有异常值 (max=5000)，且分布大致对称。

• 决策: 为了直观地看到这个异常值，并了解数据的分布情况，箱线图 是最佳选择。

# 绘制销售额的箱线图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.boxplot(x=df['sales'])'Sales Distribution (Box Plot)')
plt.xlabel('Sales Amount')
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.show()

图表解读: 箱线图会清晰地显示出那个位于上方的离群点（5000）,以及数据的四分位距和中位数。

洞察 2: 我们想了解销售额的分布形态（是正态分布还是偏态？）。

• 决策: 直方图 或 核密度估计图 可以很好地展示分布形态。

# 绘制销售额的直方图和核密度估计图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(df['sales'].dropna(), kde=True, bins=30) # .dropna() 忽略缺失值'Sales Distribution (Histogram with KDE)')
plt.xlabel('Sales Amount')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

图表解读: 图表会显示销售额的分布频率，KDE曲线平滑了直方图，让我们更容易看出整体分布趋势，从 describe 我们知道中位数和均值接近,所以这里我们期望看到一个大致对称的钟形曲线。

洞察 3: 我们想比较不同地区的平均销售额。

• 决策: 条形图 是比较不同类别均值的经典选择。

# 计算各地区的平均销售额
avg_sales_by_region = df.groupby('region')['sales'].mean().sort_values(ascending=False)
# 绘制条形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=avg_sales_by_region.index, y=avg_sales_by_region.values, palette='viridis')'Average Sales by Region')
plt.xlabel('Region')
plt.ylabel('Average Sales Amount')
plt.show()

图表解读: 条形图的高度直观地展示了哪个地区的平均销售额最高,哪个最低。

洞察 4: 我们想探究年龄和销售额之间是否存在关系。

• 决策: 散点图 是查看两个连续变量之间关系的标准工具。

# 绘制年龄和销售额的散点图
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.scatterplot(x='age', y='sales', data=df, alpha=0.6) # alpha设置透明度，便于观察重叠点'Sales vs. Age')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Sales Amount')
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
plt.show()

图表解读: 散点图可以帮助我们判断年龄和销售额是正相关、负相关还是不相关。

describe 与作图的对应关系

最终结论：

describe 是数据可视化流程中不可或缺的第一步，它通过提供数据的量化摘要，为你指明了数据的关键特征和潜在问题，从而让你能够胸有成竹地选择最合适的图表来讲述数据背后的故事，先理解数据,再展示数据。