小编给大家分享一下python怎么应用于数据的基础统计分析，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
创新互联专业提供成都主机托管四川主机托管成都服务器托管四川服务器托管，支持按月付款！我们的承诺：贵族品质、平民价格，机房位于中国电信/网通/移动机房，西云机房服务有保障！
Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。
使用实例：分别统计Excel中蛋白质和固形物数据
1、建立根据任务要求分别统计蛋白质和固形物的自定义函数（方法）
def prod_describe(data, classify, category, remove_col):
desc = data.groupby([classify])[category].describe()
desc.drop(columns=remove_col, axis=1, inplace=True)
# Range(极差) = max - min
desc["极差"] = desc["max"] - desc["min"]
# 更新统计数据的列名称（英文--》中文）
desc = desc.rename(columns={"count": "样品数量",
"mean": "平均值",
"std": "标准偏差",
"min": "最小值",
"max": "最大值"})
desc = desc.sort_values(by=["样品数量"], axis=0, ascending=False)
return desc
# 由于报告不需要分位数的统计量，故删除这些字段[25%, 50%, 70%]
remove_col = ["25%", "50%", "75%"]2、关键参数的赋值
classify = "产品" category1 = "蛋白质" category2 = "固形物" data = data_prep.copy()
3、实现根据产品名称分别对蛋白质和固形物进行统计
category1_desc = prod_describe(data, classify, category1, remove_col) category2_desc = prod_describe(data, classify, category2, remove_col)
4、将两种统计结果汇总在一起，写入Excel文件中并保存
category2])
file = "d:/test/Summary/Data_Statistics.xlsx"
result.to_excel(file, sheet_name="Statistics")
print("已经全部完成，请检查！")看完了这篇文章，相信你对“python怎么应用于数据的基础统计分析”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！