подавить Имя DTYPE из питона панд описывают

Question

Допустим, у меня есть

r = pd.DataFrame({'A':1 , 
       'B':pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32')}) 

И r['B'].describe()[['mean','std','min','max']] дает выход:

mean 1.0 
std  0.0 
min  1.0 
max  1.0 
Name: B, dtype: float64 

Но из приведенного выше вывода, как я должен избавиться или подавить последний линия "Name:B, dtype: float64"

Я понял, что один из способов достижения этого

x=r['B'].describe()[['mean','std','min','max']] 
print "mean ",x['mean'],"\nstd ",x['std'],"\nmin ",x['min'],"\nmax ",x['max'] 

, который дает желаемый результат:

mean 1.0 
std 0.0 
min 1.0 
max 1.0 

Есть ли очиститель для достижения этого результата непосредственно из pd.describe()

Answer 1

лучшего ответа
использование to_csv на dataframe

rd = r.B.describe()[['mean','std','min','max']].reset_index() 
print(rd.to_csv(header=None, index=None, sep='\t')) 

mean 1.0 
std  0.0 
min  1.0 
max  1.0 

старый ответ

for name, value in r['B'].describe()[['mean','std','min','max']].iteritems(): 
    print('{:<5s} {:2.1f}'.format(name, value)) 

mean 1.0 
std 0.0 
min 1.0 
max 1.0 

Answer 2

Если выход потребность в DataFrame добавить reset_index:

x=r['B'].describe()[['mean','std','min','max']].reset_index() 
print (x) 
    index B 
0 mean 1.0 
1 std 0.0 
2 min 1.0 
3 max 1.0 

И затем использовать DataFrame.to_string:

print (x.to_string(header=None, index=None)) 
mean 1.0 
std 0.0 
min 1.0 
max 1.0