Python描述性分析全攻略：掌握数据分析基础技能

如何运用Python进行描述分析？

在数据分析领域，Python强大的功能使其成为首选工具。
过去几年，Python已成为最流行的数据分析语言，并在数据科学领域发挥着重要作用。
如果您有兴趣在描述性分析中应用Python，您可能已经阅读过我们之前有关Python函数和数据分析库的文章，或者有关如何使用Pandas清理数据的指南。
接下来，我们将详细讨论如何使用Python进行描述性分析。

描述性分析是数据分析的基础，旨在通过统计和图表来总结数据集的主要特征。
是分析数据的集中趋势、分散程度、频率分布等的方法。
下面列出Python中的一些主要函数进行描述性分析。

均值：使用np.mean()。

求和：使用np.sum()。

中位数：使用np.median()。

最大值：使用np.max()。

最小值：使用np.min()。

频率（计数）：使用np.size()。

分发：使用np.var()。

标准差：使用np.std()。

产品：使用np.prod()。

协方差：使用np.cov(x,y)。

偏度因子：使用skew(x)。

峰度系数：使用kurt(x)。

正态性测试结果：使用normaltest(np.array(x))。

四分位数：使用np.quantile(q=[0.25,0.5,0.75],interpolation="线性")。

描述性统计简介：使用description()。

下面展示了如何使用给定的数据集在Python中执行描述性分析。
该数据集包含班级学生的信息，例如姓名、性别、身高和体重。

首先，创建一个数据框并加载数据集。

运行代码并检查数据集的前几个观察结果。

接下来我们来分析一下数据的集中趋势。

算术平均值：使用np.mean()或Pandas的description()函数计算。

几何平均值：通过调用Scipy库中相应函数计算得出。

模式：使用Pandas的mode()函数。

就方差而言，可以通过以下方式进行分析：

极差和四分位距：使用description()函数计算。

平均方差：使用Pandas的mad()函数。

标准差：使用np.std()或description()。

方差系数：计算标准差与平均值的比率。

分布状态分析包括偏度和峰度。
偏度和峰度分别使用以下方法计算：

偏度：使用skew()。

峰度：使用kurt()。

最后，寻找数据之间的相关性，例如：

散点图：使用Pandas的Lot.scatter()或Matplotlib的Scatter()。

相关系数：使用Pandas的corr()。

相关系数矩阵图：使用Seaborn的heatmap()。

一旦掌握了这些技术，您将能够有效地使用Python进行描述性分析并更深入地了解数据集的特征。
本文介绍了描述性分析中常用的Python。
描述了这些工具的功能和方法，并通过示例展示了如何应用这些工具。
敬请期待下一篇文章，我们将详细讨论Python在数据分析中的应用

python数据分析-概率论与数理统计基础

我们使用Python语言进行基本的概率论和数理统计计算，通常使用SciPy和NumPy库来实现这些功能。

SciPy是一个集成了NumPy、StatsModels、SymPy等库的大型科学计算库。
其子模块涵盖插值、积分、优化、图像处理等。

众数

众数是一组数据中出现最频繁的值。
SciPy库的统计模块提供了mode函数来计算数据的众数。

中位数

中位数是对数据进行排序后位于中心的值。
要解决这个问题，您可以使用NumPy库中的中值函数。

四分位

四分位分为下四分位QL、中位QM和上四分位QU，排序位置后分别位于25%、50%和75%。
SciPy库中的scoreatpercentile和percentileofscore函数可以计算四分位数。

平均

平均包括算术平均、调和平均、几何平均。
SciPy库的stats模块提供了tmean和hmean函数，而NumPy库提供了average函数。

极差

极差是数据中最大值和最小值之间的差值。
可以计算NumPy库的ptp函数。

四分位距

四分位距是上四分位数和下四分位数之间的差。
可以使用SciPy库进行计算。

方差和标准差

方差和标准差用于衡量数据的分散程度。
SciPy库提供tvar和tstd函数，而NumPy库提供var和std函数。

变异系数

变异系数用于比较不同变量或数组的离散程度。
您可以使用方差和均值计算。

偏度和峰度

偏度和峰度用于描述数据分布的偏度和峰度。
您可以计算SciPy库的偏斜和峰度函数。

二项分布

二项分布用于描述随机变量在独立重复实验中的概率。
您可以在SciPy库的binom类中计算pmf方法。

泊松分布

泊松分布描述了在固定时间间隔内发生事件的概率。
您可以在SciPy库的poisson类中计算pmf方法。

均匀分布

均匀分布表示随机变量在给定区间内的概率。
您可以在SciPy库的randint类中计算pmf方法。

指数分布

指数分布描述了事件之间的时间间隔。
您可以在SciPy库的expon类中计算pmf方法。

正态分布

正态分布是一种常见的连续分布，用于描述大量变量的概率分布。
您可以在SciPy库的norm类中计算pdf方法。

二项分布的数学期望和方差

二项分布的数学期望和方差可以根据其参数计算出来。
您可以在SciPy库的binom类中计算mean和var方法。

泊松分布的数学期望和方差

泊松分布的数学期望和方差与其参数相等。
可以计算类中的mean和var方法来自SciPy库的泊松。

均匀分布的数学期望和方差

均匀分布的数学期望和方差可以根据区间的长度计算出来。
您可以在SciPy库的randint类中计算mean和var方法。

指数分布的数学期望和方差

指数分布的数学期望和方差可以使用参数来计算。
您可以在SciPy库的expon类中计算mean和var方法。

正态分布的数学期望和方差

正态分布的数学期望是均值，方差是方差参数。
SciPy库的范数类中的平均方法可以计算数学期望。

正态分布置信区间

通过样本均值和样本标准差计算总体均值的置信区间。
您可以在SciPy库的范数类中计算范围方法。

单样本T检验

测试单个正常群体的平均值是否与已知值显着不同。
您可以运行SciPy库的ttest_1samp函数。

Python数据分析的强大之处在于其丰富的库支持，它帮助我们高效地进行概率论和数理统计的计算和分析。

pythonsklearn中回归问题的评估方法

在回归问题的模型分析中，评估回归模型的性能是重要的一步。
本文总结了Python库sklearn中的metrics模块提供的常见回归评估方法。
首先，导入sklearn.metrics库并准备构建模型。
1.均方误差（MSE）：常用的评价方法。
计算公式为：（预测值-真实值）^2的平均值。
最好使用RMSE进行评估。
2、对数均方误差（MSLE）：计算公式为：log（预测值+1）-log（真实值+1）的均方根误差。
适用于非负连续数据和不均匀数据分布。
3、平均绝对误差（MedAE）：计算公式为：中位绝对误差。
对异常值的敏感性低。
4、平均绝对误差（MAE）：计算公式为：绝对误差的平均值。
对异常值敏感。
5.ExplainedVarianceScore：计算公式为：（预测值与真实值差值的平方和减去平均预测值与真实值差值的平方和）和与真实值之间的差异。
1表示完美预测。
6.R²分数（R-squared）：计算公式为：1-（剩余平方和除以总平方和）。
1表示预测完美，-∞表示预测完全错误。
上述方法有助于评估模型的预测精度。
在选择评估方法时，必须根据具体问题和数据特征来选择，例如：B.数据分布、异常值、预测目标类型等。