扫码阅读
手机扫码阅读

Python统计分析常用的30个经典操作

72 2024-10-28

我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。

查看原文:Python统计分析常用的30个经典操作
文章来源:
Python学习杂记
扫码关注公众号
Python数据统计分析操作摘要

Python数据统计分析操作摘要

本文概述了使用Python进行的30个数据统计分析操作,并提供了相应的代码实现。这些操作包括描述性统计、分布度量、相关性分析等。

描述性统计

  • 创建一个列表,用于后续的统计分析。
  • 计算平均值、最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差及极差。
  • 计算分位数,包括第一、第三和第九十百分位数。

分布度量

  • 评估数据的偏度和峰度。
  • 使用Pearson方法计算相关系数。
  • 计算协方差。
  • 计算累积和、累积积、累积最大值、累积最小值、累积平均值、累积方差和累积标准差。
  • 进行移动平均和指数加权移动平均(EWMA)计算。
  • 计算Z分数、累积密度函数(CDF)、概率密度函数(PDF)、排序索引、逆序对数量、中位数绝对偏差(MAD)、二阶矩、信息熵。

相关性和趋势分析

  • 计算列表的自动相关性。
  • 生成Pearson相关系数矩阵。
  • 使用Jackknife统计量。
  • 计算元素频率和频率分布。
  • 计算中位数绝对偏差比率。
  • 检测列表中的线性趋势。
  • 计算列表的三角矩(Trimmed Mean)。

上述操作通过提供的Python代码可以轻松实现,并可应用于实际数据分析任务。

想要了解更多内容?

查看原文:Python统计分析常用的30个经典操作
文章来源:
Python学习杂记
扫码关注公众号