# Python 如何做描述统计
描述统计是指对数据进行总结和描述，以帮助我们理解数据的特征和模式。本文将通过一个具体问题来说明如何使用Python进行描述统计分析。同时，我们会展示一些可视化效果，比如饼状图，以帮助分析结果。
## 问题背景
假设我们有一家网上商店，想要分析客户的购买行为。我们收集了过去一个月内用户购买的数据，包括客户的性别、年龄和购买金额。我们的目标是进行描述统计，以理解
在我们进行数据分析时，需要在刚刚拿到数据的项目初期进行数据探索性分析，方便你对数据有一定的了解。我们要运用描述性统计的方法，通过观察数据集各个指标状况梳理自己的思维，也可以帮助我们更好的向他人展示数据分析结果。描述性统计主要包括数值指标的分析和数据可视化分析 统计数值分析我们使用Python进行数值分析时，一般会用到Numpy和Scipy两个包。import numpy as np
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2023-09-29 22:42:36
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集中趋势 | 离散程度 | 分布形状
原创
2021-09-07 15:46:57
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写在前面什么是描述性统计分析，这不仅是数据分析面试中最常见的问题，也是我们日常分析中必过的一道关卡。要把握数据的分布特征，需要从3个方面进行描述：集中趋势、离散程度和分布形状。1、集中趋势集中趋势就是指一组数据向某一中心靠拢的程度，通常有以下指标：众数对分类数据来说，众数是最适合描述其集中趋势的值，它是指一组数据中出现次数最多的变量，众数不受极端值的影响，但是可能不唯一，且当数据量较多时，才有意义
原创
2021-01-19 17:50:41
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# Python 描述统计信息
在数据分析中，描述统计是一种基本而重要的方法，它帮助我们理解和总结数据的基本特征。通过 Python 的各种库，我们可以快速进行描述性统计，获取数据的集中趋势、离散程度和分布特征等信息。本文将详细介绍如何使用 Python 来进行描述性统计，并提供相关代码示例。
## 1. 描述统计的概念
描述统计主要用于总结和描述一组数据集的特征。常见的描述统计指标包括：
葡萄酒质量数据集 葡萄酒质量数据集包括两个文件——红葡萄酒文件和白葡萄酒文件。红葡萄酒文件中包含1599条观测，白葡萄酒文件包含4898条观测。两个文件中都有1个输出变量和11个输入变量。输出变量是酒的质量，是一个从0（低质量）到10（高质量）的评分。输入变量是葡萄酒的物理化学成分和特性，包括非挥发性酸、挥发性酸、柠檬酸、残余糖分、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐和酒精含量
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2023-08-22 17:16:01
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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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描述统计 如何收集数据 通过图表形式对数据进行加工处理和可视化 通过概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征 数据的可靠性(reliable)和有效性(valid) 可靠性：多次测量得到的数据是否一致 有效性：实际测量对象=希望测量对象 一个分类变量的特征和可视化 频率表 性别 频数(Count) ...
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2021-09-21 17:52:00
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参考视频教程: 专为程序员设计的统计课彻底学会统计分析 (http://www.notescloud.top/goods/detail/1369)方差：方差是衡量一组数据离散程度的统计量。统计学中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的均值之差的平方的均值。概率论中的方差（总体方差）是随机变量及其数学期望之间的偏离程度。统计学解释总体方差
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2021-10-16 18:48:02
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# Python描述统计分析
在数据分析领域，描述统计分析是一项非常重要的工作。通过描述统计分析，我们可以对数据的基本特征进行总结和分析，帮助我们更好地理解数据。Python语言作为一种强大的数据处理和分析工具，提供了丰富的库和函数，可以方便地进行描述统计分析。本文将介绍如何使用Python进行描述统计分析，并通过代码示例来展示具体操作。
## 什么是描述统计分析
描述统计分析是指通过一些简
原创
2024-05-01 03:59:06
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方差：方差是衡量一组数据离散程度的统计量。统计学中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的均值之差的平方的均值。概率论中的方差（总体方差）是随机变量及其数学期望之间的偏离程度。统计学解释总体方差的计算公式如下：样本方差的计算公式如下：实现代码定义测试数组data_test=[1,2,3]计算总体方差import numpy as num...
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2019-03-20 09:10:43
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功能：某一列（比如病例类型）数据含有多种类别（比如‘死亡’，‘存活’，‘失访’三种类别）取值，用python实现统计出这三种类别的数量；输入：xlsx文件，含有病例类型这一列row[4]，数据含有‘死亡’，‘存活’，‘失访’三种类别取值；输出：三种类别的数量。实现代码： import xlrd # 引入模块
def count(file):
# 打开文件，获取excel文件的workb
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2023-07-01 01:54:55
303阅读
python_汇总和计算描述统计Axis Indexes with Duplicate Labels# 带有重复标签的轴索引obj = pd.Series(range(5), index=['at64obj.index.is_uniqueFals...
原创
2022-07-18 15:02:16
261阅读
这是一个会长期更新的文章集合，会放一些比较有用的pandas技巧，本篇主要是pandas的描述统计类函数数据离散化 - 等宽&等频&聚类离散Python数据分析第二版偏度计算方法：Pandas之skew,求偏度峰度计算方法：峰值计算方法...
原创
2021-06-29 11:19:11
646阅读
数据分析的基础是统计学，统计学又分描述性统计和推断性统计，其中描述性统计又是统计学的基础，也是推断性统计的前导。其百度百科定义是这样的：描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。一、集中趋势分析平均数：平均数是总和除以总量。中数：中位数是数值大小位于中间的值，
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2023-10-18 16:24:43
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（1）基本统计基本统计分析：又叫描述性统计分析，一般统计某个变量的最小值、第一四分位值、中值、第三四分位值、以及最大值。常用的统计指标：计数、求和、平均值、方差、标准差；描述性统计分析函数：describe();常用的统计函数：填写图片摘要（选填）（2）分组分析分组分析：是指根据分组字段，将分析对象划分成不同的部分，以进行对比分析各组之间的差异的一种分析方法；常用的统计指标：计数、求和、平均值；分
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2023-12-14 12:05:03
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一. 数据描述统计看了一个纪录片 - The Joy Of Stats 《统计的乐趣》，这虽然是一个关于数据统计分析的纪录短片，但短片中对于数据统计在实际应用场景中应用的效果还是很值得思考。描述统计学是对数据信息归纳为存在着大量数据，无任何意义且数据越多，信息很大的模糊数据集，经过分析处理进行简化，将一系列复杂的数据，减少为几个能起到关键数值的数据。归纳分析出能起到有描述作用的数值，又代表性的数值
原创
精选
2023-01-17 10:29:05
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统计分析是数据科学中非常重要的一环，而在统计分析中，计算个数是一项最基础且常用的操作。在R语言中，我们可以使用多种方法来计算个数，本文将介绍一些常用的方法，并给出相应的代码示例。
首先，我们需要了解在R语言中如何表示数据。在R语言中，最基本的数据类型是向量（vector），向量是由一系列的元素（element）组成的数据结构。在向量中，可以存储整数、浮点数、字符等类型的数据。而我们要计算个数，通
原创
2024-01-09 10:19:56
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描述性统计量，在不浏览全部数据的情况下，获得数据集中的全距、极值以及分位数信息，同时得到数据大致分布以及数据离散和偏离程度等，这些信息对我们处理海量数据集的抽样问题，以及建模的指标选取问题都有巨大的作用，就算是我们机器学习的模型运行后的结果数据，都可以用这些描述信息来获得我们想要的信息，R获得描述性统计量有多种方法供我们使用，首先和大家
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2023-08-13 12:46:27
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--众数--中位数--平均数 python: mean()--方差（总计方差【n】&样本方差【n-1】）python: var() R算的方差都是样本方差；而Python 中的则是总体方差。--标准差（开方方差√方差）python: std()--标准差系数（标准差/平均数*100%）： 标准差相对平均数的大小。--样本协方差（表示样本中，变量X与变量Y的关
原创
2016-11-20 11:20:17
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