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利用Python进行描述统计

引言:在数据分析时,对大量信息进行归纳是最基本的任务,而这就需要用到描述统计方法。...描述统计方法 描述统计的目标是总结、提炼数据,一共有3种方法:制表法、绘图法和数值法,根据变量类型的不同,描述方法也会有所不同。...均值 与总体相关的描述统计量一般用希腊字母表示,而与样本相关的一般用英文字母表示。 均值容易受异常值的影响,所以一般跟财富相关的指标,都不适合采用均值,因为财务情况一般都是符合二八定律的。...利用Python进行统计描述 绘图法:Matplotlib 用Python绘制条形图 # 导入需要用到的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot...'Cat2', 'Cat3', 'Cat4', 'Cat5'] y = [5, 4, 8, 12, 7] # 用 Matplotlib 画条形图 plt.bar(x, y) plt.show() 用Python

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    如何使用Python进行数据分析和可视化?

    Python作为一门功能强大且易于使用的编程语言,提供了丰富的库和工具,可以帮助我们进行数据分析和可视化。本文将详细介绍如何使用Python进行数据分析和可视化的步骤和常用工具。1....1.2 数据探索与描述统计数据探索是通过统计分析、可视化和可视化工具来理解数据的基本特征和属性。常见的数据探索任务包括:描述统计:计算和汇总数据的基本统计量,如均值、中位数、方差等。...Python中的数据分析工具Python提供了许多用于数据分析和可视化的库和工具。下面将介绍一些常用的工具和库。2.1 NumPyNumPy是Python中用于科学计算和数据分析的基础库。...pd.read_csv("data.csv")# 去除缺失值data = data.dropna()# 转换数据类型data["date"] = pd.to_datetime(data["date"])3.2 数据探索与描述统计接下来...,我们对数据进行一些探索性分析和描述统计

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    正态性检验

    主要分为两种方法:描述统计方法和统计检验方法。 01.描述统计方法 描述统计就是用描述的数字或图表来判断数据是否符合正态分布。常用的方法有Q-Q图、P-P图、直方图、茎叶图。...在Python中可以使用如下代码来绘制Q-Q图: from scipy import stats fig = plt.figure() res = stats.probplot(x, plot=plt)...在Python中我们可以使用如下代码来绘制频数分布直方图: import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(x,bins = 10) ?...02.统计检验方法 讲完了描述统计的方法,我们来看一下统计检验的方法。统计检验的方法主要有SW检验、KS检验、AD检验、W检验。...在Python中的实现代码如下: from scipy.stats import shapiro shapiro(x) 上面的代码会返回两个结果:W值和其对应的p_value。

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    统计学基础:Python数据分析中的重要概念

    Python作为一种功能强大的编程语言,在数据分析领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的重要统计学概念,帮助您更好地理解和应用统计学知识。图片1....在Python中,可以使用datetime库来处理时间型数据,例如进行时间序列分析和日期计算。2. 描述统计描述统计是对数据集进行总结和描述的统计学方法。...Python提供了丰富的描述统计工具和函数,可以帮助我们计算数据的中心趋势、离散程度和分布特征等。2.1 中心趋势中心趋势是指数据集中心位置的度量,常用的指标包括均值、中位数和众数等。...在Python中,可以使用SciPy库来进行假设检验,帮助我们得出具有统计显著性的结论。...结论通过本文的介绍,您了解了Python数据分析中的重要统计学概念,包括数据类型、描述统计、概率分布和假设检验。这些概念为您在数据分析过程中提供了基础理论和方法。

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    探索数据的奥秘:Python数据分析与数据科学应用

    Python,作为一种强大而灵活的编程语言,在数据分析和数据科学领域发挥着重要作用。本文将深入研究Python在数据分析中的应用,从基础到高级,探索数据的奥秘,展示数据科学在实际场景中的强大威力。...Python数据分析的基础数据准备与清洗:使用Pandas库进行数据读取、处理和清洗,包括处理缺失值、重复值、异常值等,确保数据质量。...sns.histplot(data['column_name'], bins=20, kde=True)plt.title('Histogram of Column')plt.show()统计描述与特征工程:利用描述统计量分析数据的中心趋势和分布...# 描述统计量data.describe()# 特征工程示例data['new_feature'] = data['feature1'] + data['feature2']Python数据科学的高级应用机器学习建模...通过Python数据分析和数据科学,我们能够深入了解数据,发现隐藏在其中的模式和趋势,从而做出更为准确的决策,推动业务的发展。

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    30岁,放弃国企稳定的工作,转行数据分析

    以上这些是我们操作sql时的界面 第三阶段:一定要学会使用Python 现在Pyhon已经是排名第一的编程语言了,大部分公司都要求能够掌握 Python,只有少数公司要求掌握其他的编程语言,所以学习市场上要求最多的技能才能找到更多机会...很多人看到Python 很火,也不管自己的能力水平如何,有没有编程基础,一上来就去学习Python ,最后发现其实自己根本学不会。 在学习Python之前,我建议你先学习Excel和SQL。...这样你就具备了一些基础,再去学习Python就容易多了。...第五阶段:需要学习一些统计学基础 统计学分为描述统计学和推断统计学。描述统计学是使用特定的数字或图表来体现数据的集中程度或离散程度。推断统计学是根据样本数据推断总体数据特征。...1.描述统计分析 描述统计分析就是将原本复杂的数据减少为几个能够起到作用的数字,用这些代表性的数字来代表所有的数据。这样就可以方便我们更容易看到数据的整体情况。

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    从采集到建模:某二手主机游戏交易论坛用户行为分析

    Step 1:目标确定 看看报告的要求: 数据最好是通过抓取得来,需要用到至少一种(除描述统计以外)的建模技术,最好有数据可视化的展示 看来是道开放题,那么自然要选择一个我比较熟悉的领域,因此我选择了…...Step 2:数据获取 简单来说,就是用python写了个定向爬虫,抓了某个著名游戏论坛的二手区所有的发帖信息,包括帖子内容、发帖人信息等,基本上就是长这个样子: (打码方式比较简单粗暴,请凑合看吧……...整理之后,我们准备进行描述统计。 Step 5 & 6:描述统计 & 洞察结论 描述统计在这个项目中的意义在于,描述这一社区的二手游戏及主机市场的基本情况,为后续用户模型的建立提供基础信息。...撰写报告的另外一部分,在描述统计-洞察结论的过程中已经提到了,把两部分放在一次,加上背景、研究方法等内容,就是完整的报告啦!

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    Python让Excel飞起来—批量进行数据分析

    Python让Excel飞起来—批量进行数据分析 案例01 批量升序排序一个工作簿中的所有工作表 代码文件:批量升序排序一个工作簿中的所有工作表.py - 数据文件:产品销售统计表.xlsx 每个表批量对销售利润进行升序排列...] i.range(row+1,column).value=sums workbook.save() workbook.close() app.quit() 第10行代码中的index()是Python...0.012364 Name: 年销售额(万元), dtype: float64 案例08 使用方差分析对比数据的差异 代码文件:使用方差分析对比数据的差异.py - 数据文件:方差分析.xlsx 在Python...代码文件:使用描述统计和直方图制定目标.py - 数据文件:描述统计.xlsx import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import...51.06148377665357)x1+(-316.28885036504175)x2 电视广告投放20万,视频门户投放30万,预测汽车的销售额为: 1398.2313963201796 参考文献 《超简单:用Python

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    一位 TalkingData 员工学习人大统计学课程的笔记及感想

    优势:有效扩大了样本量(采纳) 研究步骤和问题: 第一步,样本数据的描述统计。...涉及问题: 了解数据缺失状况 基本描述统计 诊断极端值:从统计视角检测 PM2.5 爆表情况 第二步,依据样本,对样本来自的总体参数进行估计和对比。...对该样本的基本描述统计结果如下。 请问: 1. 请基于上述计算结果,粗略绘制满意度打分的概率密度分布曲线,并在图中画出有相同均值和标准差的正态分布曲线。...基于上述计算结果,如果希望刻画满意度打分的样本分布特征,应给出哪些最基本的描述统计结果?它们的含义是什么?...这道题考的十分基础,最基本的描述统计结果,可以参考 Basic descriptive statistics useful for psychometrics 里的描述统计量,但背后是统计方法中的描述统计

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    pandas基础操作技能get!横屏多图预警!

    注意 1.运行环境是Python3; 2.由于运行过程中可能有一些结果被我重新编辑或者删去了,所以不要太在意In[ ]的编号顺序; 3.更多更加全面更加正规的使用方法可以阅读pandas的官方文档和《利用...Python进行数据分析》(这本书有些方法已经过时了,学习的时候要注意转换); 4.另外,在数据处理的过程中,每一步处理之前先保存好之前的数据是一个良好的习惯,可以免去由于某一步操作错误又要重新处理数据的麻烦...目录 1.导入数据 2.数据初探 3.行/列选取 4.更多行列操作 5.行列删除 6.数据类型的转换 7.数据过滤 8.数据排序 9.数据的描述统计 10.处理缺失的数据 11.数据保存 下面请把手机横过来

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    如何学习和评价《利用python进行数据分析》这本书?

    主要介绍了python3个库numpy(数组),pandas(数据分析)和matplotlib(绘图)的学习。...目前国内的中文版是基于Wes McKinney 在2013年出版的《Python for Data Analysis》,里面的代码是基于Python2.7,有些代码已经不能运行了。...国外已经有该书的第2版了,基于最新的Python3,建议英文好的看最新版本,下面提供中文和英文电子版下载链接: 1)电子版(英文)和代码:https://github.com/wesm/pydata-book...1)对应这本书《第2-3章Python基础知识》: 书中会涉及到描述统计学和概率的内容,对于没有基础的朋友来说,看起来会很痛苦,可以用下面的live进行统计知识补充: 2)对应这本书的《第4-5章数据分析包...3)对应这本书的第9章绘图包(matplotlib)的使用和如何制作数据分析报告: 如何用Python绘图和制作数据分析报告?

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    因为Python的这3个优点,我的薪资涨了一倍

    ——Python Python有很多优点,如果你能很好的运用到工作中,会发现工作效率大大提升,涨薪也是再正常不过的事情。...用Excel进行简单的描述统计分析,每换一份数据都需要重新操作一遍。 但使用Python编写每一步过程就非常方便,统一语言带来记录方法的统一。...使用Python代码可以迅速调用数据,计算需求,并记录每一步过程,方便修改。 如果想做出各种好看的图表,使用Python可视化类工具就可以,几行代码,省时省力,还具有交互功能。...Python优点二:“工具库丰富” Python超高的人气带来了大量的大神,Python工具库可谓应有尽有,也为Python用途广泛打下了优秀的基础。...如今各行各业都需要数据分析能力,各行各业都需要Python,且Python的语法非常接近英语,对小白学习者非常友好,阅读Python代码就像在阅读文章。

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