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小編給大家分享一下python怎么應用于數據的基礎統計分析,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!
Python是一種跨平臺的、具有解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言,其最初的設計是用于編寫自動化腳本,隨著版本的不斷更新和新功能的添加,常用于用于開發獨立的項目和大型項目。
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)
def prod_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": "最大值"}) desc = desc.sort_values(by=["樣品數量"], axis=0, ascending=False) return desc # 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!")
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