Python 描述性统计,python常用描述统计方法包括

　　大蟒代码：

　　从scipy import stat导入numpy作为NP导入pandas作为pddf=PD .DataFrame(np.random.randn(5，6)，index=[1，2，3，4，5]，columns=[a ， b ， c ， d ， e ， f])print(最大值：，np.max(df))print(最小值：，np.min(df))#集中趋势相关指标打印(平均值：，np.mean(df))print(中位数：，np.median(df))print(众数：，stats.mode(df))print(第一四分位数：，np.percentile(df，25))print(第二四分位数：，np.percentile(df，50))print(第三四分位数：，np.percentile(df，75))#离散趋势相关指标打印(极差：，np.max(df)-np.min(df))print(四分位差：，np.percentile(df，75)-np.percentile(df，25))print(标准差：，np.std(df))print(方差：，np.var(df))print(离散系数：，np.std(df)/np.mean(df))#偏度系数和峰度系数打印(偏度：，stats.skew(df))print(峰度：,统计峰度(df))输出结果：

　　最大值：a 1.008610 b 1.403977 c 1.522318d 1.166711 e 1.457904 f 0.759712d类型：浮动64最小值：a-1.913085 b-0.670699 c-0.654299d-0.422364 e-0.603877 f-1.253978d型号：浮子64平均值：a-0.581842 b 0.453606 c 0.336790d 0.277502 e 0.406543 f-0.004802d类型：浮动64中位数： 0.28145864621006794众数：模式结果(mode=array([[-1.91308493，-0.67069949，-0.65429917，-0.42236372，-0.60387668，-1.25397788]])，count=array([[1，1，1，1，1，1，1]]))第一四分位数： -0.544228564511219第二四分位数： 0.28145864621006794第三四分位数： 0.6735451709693376极差：a 2.921695 b 2.074677 c 2.176617d 1.589075 e 2.061781 f 2.013690类型：浮动64四分位差： 1.2177737354805567标准差：a 0.935274 b 0.674448 c 0.704124d 0.566993 e 0.683516 f 0.785069d类型：浮动64方差：a 0.874738 b 0.454880 c 0.495790d 0.321481 e 0.467194 f 0.616333d类型：浮动64离散系数：a-1.607436 b 1.486858 c 2.090692d 1.681287 f-163.483815d型号：浮动64偏度： [ 0.40350174 -0.36215989 0.38550357 0.38138045 0.05402061 -0.51669572]峰度： [-0.5057994 -0.66284249 -0.60277754 -1.23851834 -0.9033273 -1.33226797]

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