python如何應用于數據的基礎統計分析

使用實例：分別統計Excel中蛋白質和固形物數據

1、建立根據任務要求分別統計蛋白質和固形物的自定義函數(方法)

defprod_describe(data,classify,category,remove_col):

desc=data.groupby([classify])[category].describe()

desc.drop(columns=remove_col,axis=1,inplace=True)

#Range(極差)=max-min

desc["極差"]=desc["max"]-desc["min"]

#更新統計數據的列名稱(英文--》中文)

desc=desc.rename(columns={"count":"樣品數量",

"mean":"平均值",

"std":"標準偏差",

"min":"最小值",

"max":"值"})

desc=desc.sort_values(by=["樣品數量"],axis=0,ascending=False)

returndesc

#由于報告不需要分位數的統計量，故刪除這些字段[25%,50%,70%]

remove_col=["25%","50%","75%"]

2、關鍵參數的賦值

classify="產品"

category1="蛋白質"

category2="固形物"

data=data_prep.copy()

3、實現根據產品名稱分別對蛋白質和固形物進行統計

category1_desc=prod_describe(data,classify,category1,remove_col)

category2_desc=prod_describe(data,classify,category2,remove_col)

4、將兩種統計結果匯總在一起，寫入Excel文件中并保存

category2])

file="d:/test/Summary/Data_Statistics.xlsx"

result.to_excel(file,sheet_name="Statistics")

print("已經全部完成，請檢查!")

以上就是python如何應用于數據的基礎統計分析，希望能對大家有所幫助。更多Python學習教程請關注IT培訓機構:千鋒教育。

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