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python作描述性统计分析

时间: 2024-01-17 08:19:08 浏览: 128

描述性统计分析是一种用于总结和解释数据集的方法，它提供了关于数据集的基本特征和趋势的信息。在Python中，可以使用多种库和函数来进行描述性统计分析。一种常用的库是pandas，它提供了丰富的数据处理和分析功能。下面是使用pandas进行描述性统计分析的示例代码： ```python import pandas as pd # 创建一个示例数据集 data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'], 'Age': [20, 25, 30, 35], 'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]} df = pd.DataFrame(data) # 查看数据集的基本信息 print(df.info()) # 查看数据集的统计摘要 print(df.describe()) # 计算数据集的相关系数 print(df.corr()) ``` 上述代码中，首先导入了pandas库，并创建了一个示例数据集。然后，使用`info()`函数可以查看数据集的基本信息，包括列名、数据类型和非空值数量等。接下来，使用`describe()`函数可以生成数据集的统计摘要，包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值等。最后，使用`corr()`函数可以计算数据集的相关系数。除了pandas，还有其他一些库和函数可以用于描述性统计分析，例如numpy和scipy等。这些库提供了更多的统计函数和方法，可以根据具体需求选择使用。

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