Python 正态分布,python 正态分布图
最近刚入门python，欢迎大家多多指教！
最近接到老师的一个项目，要求对一些医疗数据进行分析
现在编写一个全部函数。巴拉圭函数文件，使得获取超过的数据后，可以对数据进行数据分析。
从读操作导入open_workbookfrom xlutils.copy导入复制导入XLR从熊猫导入xlwt。核心。设计导入数据帧从日期时间导入日期，日期时间导入数组作为公证人导入熊猫作为警察局导入matplotlib.pyplot作为来自scipy的PLT导入xlutils.copy中的statsfrom导入副本#绘图大致判断其是否符合正态分布def draw(list，draw filename):c={ HR _ SCORE _ CHANGE :list } datas=data frame(c)print(datas)fig=PLT。figure(fig size=(10，6)) ax2=fig.add_subplot(1，1，1) datas.hist(淡淡的外套s=50，ax=ax2) datas.plot(kind=kde ，secondary_y=True，ax=ax2)PLT。grid()PLT。保存图(绘制文件名描绘正态分布直方图. png) #保存图片# PLT。显示()PLT。cla()PLT。clf()PLT。close()# list为分析的列表，字符串为超过中的添加的总标题名def analyselist(列表，字符串):# .kstest方法：KS检验，参数分别是：待检验的数据，检验方法（这里设置成标准正态分布),均值与标准差# 结果返回两个值：统计 D值，P值 P值，p值大于0.05,为正态分布df=pd .DataFrame(list，columns=[ value ])u=df[ value ].平均值()#计算均值std=df[值]。标准()#计算标准差结果=统计。kstest(df[ value ]， norm ，(u，std)) #数据记入至超过表r_xls=open_workbook(分析结果摘要。xls) #读取超过文件rows_old=r_xls.sheets()[0].n行#获取已有的行数excel=copy(r_xls) #将读操作的对象转化为xlwt的对象table=excel.get_sheet(0) #获取要操作的工作表#print (rows_old) #对超过表追加一行内容table.write_merge(1 rows_old，1 rows_old，0，6，string) #合并0至6列的单元格，写入字符串标题=[最大值, 最小值, 平均值, 方差, 标准差, 变异系数， pvalue] #写入最大值, 最小值, 平均值, 方差, 标准差, 变异系数， pvalue 标题对于i in range(0，len(title)):table。write(2 rows _ old，I，title[i]) table.write(3 rows_old，0，str(NP。max(list)))表。write(3行_ old，1，str(NP。min(list)))表。write(3 rows _ old，2，str(format(np.mean(list)， 4f ))表。write(3 rows _ old，3，str(format(np.var(list)， 4f ))表。输出结果pvalue0.05，接受其符合正态分布的假设！)else: table.write_merge(4，4，0，6，’输出结果pvalue0.05，不接受其符合正态分布的假设！)excel.save(分析结果汇总。xls) #保存并覆盖文件结果如下：
代码借鉴了很多程序员博主和博客园上发表的文章，涉及较多，没有一一记录，在这里向他们表示感谢，初学大蟒很多东西不是特别熟练，欢迎大家多多交流
其实使用熊猫写入超过更为方便
例如：要使用熊猫筛选出客户姓名以大写字母J开头的那些行
#!/usr/淡淡的外套/env python 3导入熊猫as PD导入sys input _ file=sys。argv[1]输出文件=sys。argv[2]data _ frame=PD。read _ excel(input _ file， january_2013 ，index _ col=None)data _ frame _ value _ matches _ pattern=data _ frame[data _ frame[客户名称]]。海峡。以( J )]writer=PD开头.excel writer(输出文件)data _ frame _ value _ matches _ pattern。to _ excel(writer，sheet_name=jan_13_output ，index=False)writer.save()
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