pandas对象装配了一个常用数学、统计学方法的集合。其中大部分属于归约或汇总统计的类别，这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列值的单个值（如总或平均值）。与NumPy数组中的类似方法相比，它们内建了处理缺失值的功能。考虑一个小型DataFrame：调用DataFrame的sum方法返回一个包含列上加和的Series：传入axis='columns’或axis=1,则会
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2023-12-14 12:56:39
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描述性统计分析方法是指应用分类制表图形及概括性数据指标。如均值方差等来概括数据分布特征的方法。而推断性统计分析方法则是通过随机抽样应用统计方法把从医院本书就得到的结论推广到总体的数据分析方法。统计上需要把样本数据所含信息进行概括融合和抽象，从而得到反映样本数据的综合指标。这些指标称为统计量，描述数据特征的统计量可以分为两类。一类表示数据的中心位置，如均值，中位数，众数等。另一类表示数据的离散程度，
前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。导读在进行数据分析时，一般要先对数据进行描述性统计分析，以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。本文以数据集classdata为案例来说明
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2023-09-25 11:36:25
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在写实证论文时，实证部分一般先报告描述性统计结果，那再讨论分析部分该如何对描述性统计结果进行分析和讨论？首先，我们先了解何为描述性统计。描述性统计从研究逻辑来说，属于科学研究的第一大功能——描述，即对所观察的事物的数量特征进行描述，它只涉及事物本身的特点，只是回答“是什么”的问题。例如样本量、最大值、最小值、平均值、标准差、方差以及包括偏度、峰度、中位数、
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2023-12-27 14:13:20
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我们知道统计学包括描述性统计和推论统计，而今天的主题是描述性统计的介绍。什么是描述性统计呢？维基百科的定义："A descriptive statistic is a summary statistic that quantitatively describes orsummarizes features of a collection of information."中文翻译：描述性统计是一种汇
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2023-10-31 17:35:43
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数据的描述性统计以下均以数据集nums为处理对象，其中含有若干相同类型的数据数据的集中趋势：众数特征：数据集合中出现次数最多(不唯一)(备注：因为普通的scipy.stats.mode仅能返回最先出现的其中一个众数，所以以下我进行了扩充改写更符合众数的定义)#!/usr/bin/python
# coding:utf-8
from scipy import stats
from collectio
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2024-10-28 17:12:37
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复习一遍统计学基础，准备spss的考试。拿到一组陌生的数据，就像遇见一个陌生人，我们遇到一个陌生人，第一件事往往就是打量打量ta，处理数据也是如此。描述性统计就是在打量一组数据，对数据有个大概对了解。一般来说，对数据做三个处理：集中趋势central tendency，离散趋势dispersion tendency，分布形态distribution tendency。虽然简单，但是最为基础，是我们
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2024-01-12 02:20:35
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一、描述性统计的概述与计算import pandas as pd
import numpy as np
'''pandas对象装备了一个常用数学、统计学方法的集合。其中大部分属于归约或汇总统计的类别，这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列值的单个值（如总和或平均值）。与NumPy数组中的类似方法相比，它们内建了处理缺失值的功能。'''
df = pd.DataFram
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2023-12-27 15:14:52
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# Python 描述性统计入门指南
描述性统计是用于总结和解释数据的基本方法。Python 作为一种强大的编程语言，提供了许多工具来进行描述性统计分析。本文将通过流程图和代码示例指导你如何在 Python 中实现描述性统计。
## 流程步骤
下面是实现描述性统计的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
SPSS 26 是一个集成的系列产品，解决了整个分析过程，从策划到数据收集，分析，报告和部署。随着十几完全集成的模块可供选择，你可以找到你需要的专业能力，以增加收入，超越竞争对手，进行研究，并做出更好的决策。包括贝叶斯统计，新的图表构建器，客户请求的统计增强功能等，可以更好的应用高级统计分析，解决最棘手的业务问题，帮助用户快速轻松从数据中获取新洞察。 SPSS 26 提供了大量专业统
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2024-06-16 13:03:17
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Python Pandas描述性统计描述统计学（descriptive statistics）是一门统计学领域的学科，主要研究如何取得反映客观现象的数据，并以图表形式对所搜集的数据进行处理和显示，最终对数据的规律、特征做出综合性的描述分析。Pandas 库正是对描述统计学知识完美应用的体现，可以说如果没有“描述统计学”作为理论基奠，那么 Pandas 是否存在犹未可知。下列表格对 Pandas 常
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2023-10-23 09:18:43
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描述性统计
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2022-10-03 10:25:43
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# 描述性统计概述及其在Python中的实现
描述性统计是统计学的一个基本部分，它用于概括和描述数据集的特征。不同于推断统计，描述性统计侧重于对已有数据进行总结和分析，而不会进行任何推断或预测。本文将介绍描述性统计的基本概念，以及如何利用Python进行相关分析，最后通过图示化的方式帮助理解这一过程。
## 描述性统计的基本概念
描述性统计的主要内容包括：
1. **集中趋势**：用于衡量
目录一：一些基本方法1.归约方法2.积累型方法3.其他方法二：相关性和协方差三：唯一值，计数和成员属性 pandas对象有一个常用数学，统计学方法的集合。大部分属于归纳或汇总统计。这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列的值。
pandas的描述性统计的方法和NumPy的方法相比，内建了处理缺失值的功能，很好地针对于每一个我们需要处理的数据。一：一些基本方法1.归约
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2023-08-14 20:43:33
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有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作。 其中大多数是sum()，mean()等聚合函数。 一般来说，这些方法采用轴参数，就像ndarray.{sum，std，...}，但轴可以通过名称或整数来指定：数据帧(DataFrame) - “index”(axis=0，默认)，columns(axis=1) 下面创建一个数据帧(DataFrame)，并使用此对象
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2019-10-30 22:12:00
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描述性统计描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段，可以借助描述性统计来描述或总结数据的基本情况。理论部分一 数据的集中趋势描述：数据的集中趋势描述是寻找反映事物特征的数据集合的代表值或中心值， 这个代表值或中心值可以很好地反映事物目前所处的位置和发展水平， 通过对事物集中趋势指标的多次测量和比较， 还能够说明事物的发展和变化趋势。1.1算术平均值简单算
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2024-02-03 09:39:01
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1. 场景描述背景不写了，只谈技术，做的是文本相似性统计，因需要从文本描述性信息中分析同类信息，以便后续重点关注，数据量比较大，大概20多万，人工效率低，需要算法来实现。根据需求要从不同维度进行统计：(1)分组不分句热度统计(根据某列首先进行分组，然后再对描述类列进行相似性统计)；(2)分组分句热度统计(根据某列首先进行分组，然后对描述类列按照标点符号进行拆分，然后再对这些句进行热度统计);(3)
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2024-05-03 09:09:34
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目录1. 描述性统计概念2. 利用NumPy和SciPy进行数值分析3. 利用Matplotlib进行可视化4. 总结5. 参考资料1 描述性统计概念描述性统计主要是对数据集中的数据进行分析，借助图表或总结性的数值得出反映客观现象和总体情况的各种描述性特征，包括数据的集中趋势、离散程度、频数分布等。利用Python中的NumPy和SciPy工具可对数据集进行数值分析，而Matplotlib可用来绘
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2023-11-13 19:50:39
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# -*- encoding: utf-8 -*-
import sys
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats as sts
if __name__ == "__main__":
print("=========描述性统计学习========\n")
nums = [1,2,3,4,4,4,
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2023-06-27 16:38:47
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描述性统计 1， 使用summary()函数来获取描述性统计量 summary()函数提供了最大值，最小值，四分位数和数值型变量的均值以及因子向量和逻辑向量的频数统计 例子myvars <- c("mpg","hp","wt")
summary(mtcars[myvars])
mpg hp wt
Min. :
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2023-09-19 12:21:00
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