在大数据时代的背景下，数据分析已经成为了商业决策、科研、甚至日常生活中不可或缺的一部分。但面对海量的数据如何从中提取有用的信息，进而做出明智的决策呢？描述性统计数据分析，就是解决这一问题的关键所在。本文通过Python这一流行的编程语言提供一份详尽而易于理解的描述性统计数据分析指南。Python凭借其丰富的库和高度可定制的特性，已经成为数据科学领域中最受欢迎的工具之一。但无论工具有多么强大，正确和
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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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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
SPSS科普 |统计描述统计描述的目的就是了解数据的基本特征和分布规律，为进一步合理地选择统计方法提供依据。常用的有Frequencies、Descriptives和Explore过程。一、Frequencies过程该过程用于产生数据的频数表，输出描述集中位置、离散趋势及分布形状等的指标，并能...
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2017-01-19 20:43:00
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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
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
命令更新之sum2docx：将描述性统计输出至Word文档本文作者：孙雪丽开发的结果输出系列命令（sum2docx、reg2docx、t2docx、corr2docx）实现了实证结果直接输出至Word文档这一功能，极大地便利了我们的科研工作，这一系列命令曾久居SSC十大热门命令之中，推出至今收到国内外许多科研工作者的点赞以及反馈，近期我们集中整理了小伙伴们反馈回来的问题，结合Stata公司对于pu
被统计量I必须是单精度或双精度类型，一般用双精度。即 I1=double(I); 若I1为矩阵，则用I1(:)
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2017-03-06 21:25:00
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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
原创
2019-10-30 22:12:00
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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
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、
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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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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数据的描述性统计与python实现使用pandas导入数据导入需要的包import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from scipy.stats import mode
import seaborn as sns
import os更改工作目录及读取数据os.ch
描述性统计
原创
精选
2022-10-03 10:25:43
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1.资料的基本信息 ①summarize summarize:汇总所有变量的名称，个案数目，均值，标准差等，缩写为sum format age %6.2f：指定age变量的统计量输出时的保留2位小数 sum age, format：结合上个命令，对年龄变量进行描述的汇总保留2位小数 sum age, ...
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2021-08-10 15:21:00
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Pandas 可以对 Series 与 DataFrame 进行快速的描述性统计，方便快速了解数据的集中趋势和分布差异。源Excel文件descriptive_statistics.xlsx：一、描述性统计汇总df.describe()df.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None)参数说明：percentiles，百分位数，默认为
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2021-04-21 09:07:27
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本文主要介绍Pandas常用的统计描述方法：sum, mean, max, min，describe,,,
原创
2019-10-16 23:48:42
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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，但其中一些，如sumsum()，产生一个相同大小的对象。
原创
2018-09-13 15:53:00
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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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