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怎么用Python和R實現描述性統計

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描述性統計

    描述性統計是借助圖表或者總結性的數值來描述數據的統計手段。數據挖掘工作的數據分析階段，可以借助描述性統計來描述或總結數據的基本情況。

Python實現

from numpy import mean,median,ptp,var,stdimport numpy as npimport pandas as pd#算術平均值data = [1,2,3,4,5,5,5,6,7,8,8,9]data_mean = mean(data)print("算術平均數 = ")print(data_mean)#中位數data_median = median(data)print("中位數 = ")print (data_median)#眾數data_mode = mode(data)print("眾數 = ")print (data_mode)#極差data_range = max(data)-min(data)print("極差 = ")print (data_range)#方差和標準差data_var = var (data)print ("方差 = ")print (data_var)#標準差data_sd = std(data)print ("標準差 = " )print (data_sd)#變異系數data_cv = mean(data) / std(data)print ("變異系數 = " )print (data_cv)#四分衛極差dt = pd.Series(np.array([1,2,3,4,5,5,5,6,7,8,8,9]))print('Q1:', dt.quantile(.25))print('Q3:', dt.quantile(.75))print('Q3 - Q1 :', dt.quantile(.75) - dt.quantile(.25) )

R實現

#整理成描述性統計的函數my_describe <- function(x){  options(digits = 3)  N = length(x);  Min = min(x, na.rm = TRUE);  Q1 = quantile(x, probs = 0.25, na.rm = TRUE);  Median = median(x, na.rm = TRUE);  Q3 = quantile(x, probs = 0.75, na.rm = TRUE);  Max = max(x, na.rm = TRUE);  Mean = mean(x, na.rm = TRUE);  Var = var(x, na.rm = TRUE);  Sd = sd(x, na.rm = TRUE);  Range = abs(diff(range(x)));  #返回結果  return(data.frame(N = N, Min = Min, Q1 = Q1, Median = Median, Q3 = Q3, Max = Max, Mean = Mean, Var = Var, Sd = Sd, Range = Range))}#可對data數據集批量使用sapply(data, my_describe)

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