Python如何进行数据集的描述性统计分析？

本文共计732个文字，预计阅读时间需要3分钟。

1. 前言+统计分析概述包括描述性统计Descriptive Statistics和推断性统计Inferential Statistics两大部分，我们通常通过这两种方法来提取数据的一些基本特征。 注意：本文实现基于已运行的import语句。

1.前言

统计分析包括描述统计Descriptive Statistics和推断统计Inferential Statistics两大部分，我们常常通过这两种方法来提取数据的一些基本特征。

备注：本文所有实现均基于已经运行import pandas as pd和import matplotlib.pyplot as plt

2.数据类型

总体来说，数据可以分为两类： 定性数据（如性别、类型）和定量数据（如温度、收益）。

3.可视化

通过可视化可以很直观的展示数据特征，最常用的是频数分布表和直方图。

3.1频数分布表

3.2直方图

直方图是频数分布表的直观表现方式

实现方法：plt.hist("数据")

可以直观的看到数据集中在0附近。