在NLP的各项任务中，都需要对语料的长度有一个概括性的了解，例如平均长度、最大长度，大多数语料的长度范围等，以此来确定输入模型时的最大文本长度。pandas库有一种写法可以快速的统计文本语料的长度情况。
pd = pandas.Series(pos_data + neg_data).map(len)
print(pd.describe())
pos_data和neg_data是存在list中的文本语料，上面两句的输出如下：
其中count表示样本数、mean表示样本平均长度、min和max分别为最小和最大样本长度。25%、50%、75%相当于将样本长度从小到大排列后的四分之一分位数、二分之一分位数、四分之三分位数。也可以理解为，75%的样本长度小于等于51。
