在Python中，可以使用Pandas、NumPy和SciPy等库来进行数据的描述性统计分析。以下是一些基本的描述性统计指标及其计算方法：
均值（Mean）
mean = data.mean（）
中位数（Median）
median = data.median（）
众数（Mode）
mode = data.mode（）.iloc
方差（Variance）
variance = data.var（）
标准差（Standard Deviation）
std = data.std（）
极差（Range）
range_value = data.max（） - data.min（）
四分位数（Percentiles）
q1 = np.percentile（data, 25）q3 = np.percentile（data, 75）iqr = q3 - q1
偏度（Skewness）
skewness = scipy.stats.skew（data）
峰度（Kurtosis）
kurtosis = scipy.stats.kurtosis（data）
几何平均数（Geometric Mean）
geometric_mean = np.prod（data）（1/len（data））```标准分数（Z-score）
z_scores = （data - mean） / std
相关系数（Correlation Coefficient）
correlation = data.corr（）
以上代码示例中，`data` 是一个Pandas DataFrame或NumPy数组，包含了需要分析的数据。此外，你还可以使用Matplotlib和Seaborn等可视化库来绘制数据的直方图、箱形图、散点图等，以直观地展示数据的分布和关系。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://sigusoft.com/bj/143731.html