Observe how the data is distributed _describe
train.head(5) #显示前5行数据
train.tail(5) #显示后5行
train.columns #查看列名
train.info() #查看各字段的信息
train.shape #查看数据集行列分布，几行几列
train.describe() #查看数据的大体情况
从上面的描述性统计可以看出两点：
**正偏态
离散程度**
1）所有的特征都是正倾斜的，最大值是平均数的几倍。
2）离散系数（coefficient of variation，或变异系数）非常高，接近甚至超过1，说明数据的离散程度很大，波动范围很大。
备注：
正倾斜（positively skewed）： 平均数 > 中位数，由于数据中有些很大很大的极端值，使得整体平均数被极少数的极端大值拉大了，俗称“被平均”，而中位数受极端值的影响其实很小，因而此时用中位数作为中心趋势的估计比较稳健。
负倾斜：同理。
离散系数 = 标准差 / 平均值
