用python求數(shù)據(jù)表中數(shù)據(jù)的均值與方差

以下為代碼：

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numstr = input("請(qǐng)輸入全部數(shù)據(jù)：用英文逗號(hào)(,)，中文逗號(hào)(，)，\

空格( )，制表符(tab鍵)或換行(請(qǐng)一次性復(fù)制過(guò)來(lái))中的一種統(tǒng)一分隔數(shù)據(jù)：")

if "," in numstr:

numlist = numstr.split(",")

elif "，" in numstr:

numlist = numstr.split("，")

elif "\t" in numstr:

numlist = numstr.split("\t")

elif "\n" in numstr:

numlist = numstr.split("\n")

elif " " in numstr:

numlist = numstr.split(" ")

else:

numlist = [numstr]

numlist = list(map(lambda x:x.strip(",").strip("，").\

? ? ? ? ? ? ?strip("\t").strip("\n").strip(" "), numlist))

for i in numlist.copy():

try:

? a = float(i)

except:

? numlist.remove(i)

? print("已過(guò)濾字符串：%s"%i)

#好了，上面很多只是方便用戶而已（但還是有一些有用的），主要是下面

numlist = list(map(lambda x:float(x), numlist))#所有字符串轉(zhuǎn)為浮點(diǎn)

print("最終數(shù)列：",numlist)#輸出最終數(shù)列，進(jìn)行核對(duì)

average = sum(numlist)/len(numlist)#用數(shù)列和除以出列長(zhǎng)度得到平均數(shù)

variance = 0#方差，先記為0

for i in numlist:#遍歷列表

variance += (i - average) ** 2#反正就是公式對(duì)吧，先加進(jìn)去

variance /= len(numlist)#還是公式，那一長(zhǎng)串還得除以一個(gè)數(shù)列長(zhǎng)度

print("均值：%.2f\n方差：%.2f"%(average, variance))#分兩行輸出

以下為輸出效果：

請(qǐng)輸入全部數(shù)據(jù)：用英文逗號(hào)(,)，中文逗號(hào)(，)，空格( )，制表符(tab鍵)或換行(請(qǐng)一次性復(fù)制過(guò)來(lái))中的一種統(tǒng)一分隔數(shù)據(jù)：38,22,99,10,99,7, 25,,40

已過(guò)濾字符串：

最終數(shù)列： [38.0, 22.0, 99.0, 10.0, 99.0, 7.0, 25.0, 40.0]

均值：42.50

方差：1181.75

以下為解析：

平均值的思路就是總和除以列表長(zhǎng)度，方差的思路就是把所有的(x-均值)2加起來(lái)，最后再除以一個(gè)長(zhǎng)度即可。

本程序的優(yōu)點(diǎn)：輸入時(shí)逗號(hào)后出現(xiàn)空格與不小心多打逗號(hào)等情況都不會(huì)出問(wèn)題，可以接受小數(shù)，可以先輸出最終數(shù)列以供核對(duì)。

python數(shù)據(jù)分析有什么用？

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨和Python編程語(yǔ)言的火爆，Python數(shù)據(jù)分析早已成為現(xiàn)在職場(chǎng)人的必備核心技能。那么利用Python數(shù)據(jù)分析可以做什么呢？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，可以做到的內(nèi)容有很多，比如檢查數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)表清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)篩選匯總等等。下面來(lái)為大家詳細(xì)講解一下這些用處。

1、檢查數(shù)據(jù)表

Python中使用shape函數(shù)來(lái)查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)和列數(shù)。你可以使用info函數(shù)查看數(shù)據(jù)表的整體信息，使用dtypes函數(shù)來(lái)返回?cái)?shù)據(jù)格式。Isnull是Python中檢驗(yàn)空值的函數(shù)，你可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行檢查，也可以單獨(dú)對(duì)某一列進(jìn)行空值檢查，返回的結(jié)果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數(shù)查看唯一值，使用Values函數(shù)用來(lái)查看數(shù)據(jù)表中的數(shù)值。

2、數(shù)據(jù)表清洗

Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數(shù)用來(lái)刪除數(shù)據(jù)表中包含空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對(duì)空值進(jìn)行填充。Python中dtype是查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，與之對(duì)應(yīng)的是astype函數(shù)，用來(lái)更改數(shù)據(jù)格式，Rename是更改列名稱的函數(shù)，drop_duplicates函數(shù)刪除重復(fù)值，replace函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)替換。

3、數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是對(duì)清洗完的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理以便后期的統(tǒng)計(jì)和分析工作，主要包括數(shù)據(jù)表的合并、排序、數(shù)值分列、數(shù)據(jù)分組及標(biāo)記等工作。在Python中可以使用merge函數(shù)對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行合并，合并的方式為inner，此外還有l(wèi)eft、right和outer方式。使用ort_values函數(shù)和sort_index函數(shù)完成排序，使用where函數(shù)完成數(shù)據(jù)分組，使用split函數(shù)實(shí)現(xiàn)分列。

4、數(shù)據(jù)提取

主要是使用三個(gè)函數(shù)：loc、iloc和ix，其中l(wèi)oc函數(shù)按標(biāo)簽值進(jìn)行提取，iloc按位置進(jìn)行提取，ix可以同時(shí)按標(biāo)簽和位置進(jìn)行提取。除了按標(biāo)簽和位置提起數(shù)據(jù)以外，還可以按具體的條件進(jìn)行數(shù)據(jù)，比如使用loc和isin兩個(gè)函數(shù)配合使用，按指定條件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。

5、數(shù)據(jù)篩選匯總

Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來(lái)完成篩選功能，配合sum和 count函數(shù)還能實(shí)現(xiàn)excel中sumif和countif函數(shù)的功能。Python中使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table。groupby是進(jìn)行分類匯總的函數(shù)，使用方法很簡(jiǎn)單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時(shí)制定多個(gè)列名稱，groupby 按列名稱出現(xiàn)的順序進(jìn)行分組。

以上就是總結(jié)的利用Python數(shù)據(jù)分析的用處，大家都記住了嗎？既然學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析的用處這么多，大家趕緊學(xué)習(xí)來(lái)吧！相信對(duì)大家未來(lái)的學(xué)習(xí)和工作，都會(huì)有不小的幫助。

python數(shù)據(jù)分析干什么

第一、檢查數(shù)據(jù)表

Python中使用shape函數(shù)來(lái)查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)以及列數(shù)。你可以使用info函數(shù)來(lái)查看數(shù)據(jù)表的整體信息，使用dtype函數(shù)來(lái)返回?cái)?shù)據(jù)格式;lsnull是Python中檢驗(yàn)空值的函數(shù)，可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行檢查，也可以單獨(dú)對(duì)某一行進(jìn)行空值檢查，返回的結(jié)構(gòu)是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。

第二、數(shù)據(jù)清洗

Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數(shù)用來(lái)刪除數(shù)據(jù)表中包含空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對(duì)空值進(jìn)行填充;Python中dtype是查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，與之對(duì)應(yīng)的是astype函數(shù)，用來(lái)更改數(shù)據(jù)格式，Rename是更改列名稱的函數(shù)，drop_duplicates函數(shù)刪除重復(fù)值，replace函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)替換。

第三、數(shù)據(jù)提取

進(jìn)行數(shù)據(jù)提取時(shí)，主要使用三個(gè)函數(shù)：loc、iloc以及ix。Loc函數(shù)按標(biāo)簽進(jìn)行提取，iloc按位置進(jìn)行提取，ix可以同時(shí)按照標(biāo)簽和位置進(jìn)行提取。除了按標(biāo)簽和位置提取數(shù)據(jù)之外，還可以按照具體的條件進(jìn)行提取，比如使用loc和isin兩個(gè)函數(shù)配合使用。

第四、數(shù)據(jù)篩選

Python數(shù)據(jù)分析還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來(lái)完成篩選功能，配合sum和count函數(shù)還能實(shí)現(xiàn)Excel中sumif和countif函數(shù)的功能。使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table;groupby是進(jìn)行分類匯總的函數(shù)，使用方法比較簡(jiǎn)單，groupby按列名稱出現(xiàn)的順序進(jìn)行分組。

Python數(shù)據(jù)分析師主要做什么?Python基礎(chǔ)

伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，Python的熱度居高不下，已成為職場(chǎng)人士必備的技能，它不僅可以從事網(wǎng)絡(luò)爬蟲、人工智能、Web開發(fā)、游戲開發(fā)等工作，還是數(shù)據(jù)分析的首選語(yǔ)言。那么問(wèn)題來(lái)了，利用Python數(shù)據(jù)分析可以做什么呢?簡(jiǎn)單來(lái)講，可以做的事情有很多，具體如下。

第一、檢查數(shù)據(jù)表

Python中使用shape函數(shù)來(lái)查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)和列數(shù)。你可以使用info函數(shù)查看數(shù)據(jù)表的整體信息，使用dtypes函數(shù)來(lái)返回?cái)?shù)據(jù)格式。Lsnull是Python中檢查空置的函數(shù)，你可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，也可以單獨(dú)對(duì)某一列進(jìn)行空置檢查，返回的結(jié)果是邏輯值，包括空置返回True，不包含則返回False。使用unique函數(shù)查看唯一值，使用Values函數(shù)用來(lái)查看數(shù)據(jù)表中的數(shù)值。

第二，數(shù)據(jù)表清洗

Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數(shù)用來(lái)刪除數(shù)據(jù)表中包括空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對(duì)空值進(jìn)行填充。Python中dtype是查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，與之對(duì)應(yīng)的是asstype函數(shù)，用來(lái)更改數(shù)據(jù)格式，Rename是更改名稱的函數(shù)，drop_duplicate函數(shù)函數(shù)重復(fù)值，replace函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

第三，數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是對(duì)清洗完的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理以便后期統(tǒng)計(jì)和分析工作，主要包括數(shù)據(jù)表的合并、排序、數(shù)值分列、數(shù)據(jù)分組以及標(biāo)記等工作。在Python中可以使用merge函數(shù)對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行合并，合并的方式為inner，此外還有l(wèi)eft、right和outer方式。使用ort_values函數(shù)和sort_index函數(shù)完成排序，使用where函數(shù)完成數(shù)據(jù)分組，使用split函數(shù)實(shí)現(xiàn)分列。

第四，數(shù)據(jù)提取

主要是使用三個(gè)函數(shù)：loc、iloc和ix，其中l(wèi)oc函數(shù)按標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行提取，iloc按位置進(jìn)行提取，ix可以同時(shí)按標(biāo)簽和位置進(jìn)行提取。除了按標(biāo)簽和位置提取數(shù)據(jù)意外，還可以按照具體的條件進(jìn)行提取。

第五，數(shù)據(jù)篩選匯總

Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來(lái)完成篩選功能，配合sum和count函數(shù)還能實(shí)現(xiàn)Excel中sumif和countif函數(shù)的功能。Python中使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table。

python數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

1. 常用函數(shù)庫(kù)

? scipy包中的stats模塊和statsmodels包是python常用的數(shù)據(jù)分析工具，scipy.stats以前有一個(gè)models子模塊，后來(lái)被移除了。這個(gè)模塊被重寫并成為了現(xiàn)在獨(dú)立的statsmodels包。

?scipy的stats包含一些比較基本的工具，比如：t檢驗(yàn)，正態(tài)性檢驗(yàn)，卡方檢驗(yàn)之類，statsmodels提供了更為系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型，包括線性模型，時(shí)序分析，還包含數(shù)據(jù)集，做圖工具等等。

2. 小樣本數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn)

(1) 用途

?夏皮羅維爾克檢驗(yàn)法 (Shapiro-Wilk) 用于檢驗(yàn)參數(shù)提供的一組小樣本數(shù)據(jù)線是否符合正態(tài)分布，統(tǒng)計(jì)量越大則表示數(shù)據(jù)越符合正態(tài)分布，但是在非正態(tài)分布的小樣本數(shù)據(jù)中也經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)較大的W值。需要查表來(lái)估計(jì)其概率。由于原假設(shè)是其符合正態(tài)分布，所以當(dāng)P值小于指定顯著水平時(shí)表示其不符合正態(tài)分布。

?正態(tài)性檢驗(yàn)是數(shù)據(jù)分析的第一步，數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)性決定了后續(xù)使用不同的分析和預(yù)測(cè)方法，當(dāng)數(shù)據(jù)不符合正態(tài)性分布時(shí)，我們可以通過(guò)不同的轉(zhuǎn)換方法把非正太態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布后再使用相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行下一步操作。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果 p-value=0.029035290703177452，比指定的顯著水平（一般為5%）小，則拒絕假設(shè)：x不服從正態(tài)分布。

3. 檢驗(yàn)樣本是否服務(wù)某一分布

(1) 用途

?科爾莫戈羅夫檢驗(yàn)(Kolmogorov-Smirnov test)，檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否服從某一分布，僅適用于連續(xù)分布的檢驗(yàn)。下例中用它檢驗(yàn)正態(tài)分布。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?生成300個(gè)服從N(0,1)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)，在使用k-s檢驗(yàn)該數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布，提出假設(shè)：x從正態(tài)分布。最終返回的結(jié)果，p-value=0.9260909172362317，比指定的顯著水平（一般為5%）大，則我們不能拒絕假設(shè)：x服從正態(tài)分布。這并不是說(shuō)x服從正態(tài)分布一定是正確的，而是說(shuō)沒(méi)有充分的證據(jù)證明x不服從正態(tài)分布。因此我們的假設(shè)被接受，認(rèn)為x服從正態(tài)分布。如果p-value小于我們指定的顯著性水平，則我們可以肯定地拒絕提出的假設(shè)，認(rèn)為x肯定不服從正態(tài)分布，這個(gè)拒絕是絕對(duì)正確的。

4.方差齊性檢驗(yàn)

(1) 用途

?方差反映了一組數(shù)據(jù)與其平均值的偏離程度，方差齊性檢驗(yàn)用以檢驗(yàn)兩組或多組數(shù)據(jù)與其平均值偏離程度是否存在差異，也是很多檢驗(yàn)和算法的先決條件。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果 p-value=0.19337536323599344, 比指定的顯著水平（假設(shè)為5%）大，認(rèn)為兩組數(shù)據(jù)具有方差齊性。

5. 圖形描述相關(guān)性

(1) 用途

?最常用的兩變量相關(guān)性分析，是用作圖描述相關(guān)性，圖的橫軸是一個(gè)變量，縱軸是另一變量，畫散點(diǎn)圖，從圖中可以直觀地看到相關(guān)性的方向和強(qiáng)弱，線性正相關(guān)一般形成由左下到右上的圖形；負(fù)面相關(guān)則是從左上到右下的圖形，還有一些非線性相關(guān)也能從圖中觀察到。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?從圖中可以看到明顯的正相關(guān)趨勢(shì)。

6. 正態(tài)資料的相關(guān)分析

(1) 用途

?皮爾森相關(guān)系數(shù)（Pearson correlation coefficient）是反應(yīng)兩變量之間線性相關(guān)程度的統(tǒng)計(jì)量，用它來(lái)分析正態(tài)分布的兩個(gè)連續(xù)型變量之間的相關(guān)性。常用于分析自變量之間，以及自變量和因變量之間的相關(guān)性。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個(gè)值為相關(guān)系數(shù)表示線性相關(guān)程度，其取值范圍在[-1,1]，絕對(duì)值越接近1，說(shuō)明兩個(gè)變量的相關(guān)性越強(qiáng)，絕對(duì)值越接近0說(shuō)明兩個(gè)變量的相關(guān)性越差。當(dāng)兩個(gè)變量完全不相關(guān)時(shí)相關(guān)系數(shù)為0。第二個(gè)值為p-value，統(tǒng)計(jì)學(xué)上，一般當(dāng)p-value0.05時(shí)，可以認(rèn)為兩變量存在相關(guān)性。

7. 非正態(tài)資料的相關(guān)分析

(1) 用途

?斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)(Spearman’s correlation coefficient for ranked data )，它主要用于評(píng)價(jià)順序變量間的線性相關(guān)關(guān)系，在計(jì)算過(guò)程中，只考慮變量值的順序（rank, 值或稱等級(jí)），而不考慮變量值的大小。常用于計(jì)算類型變量的相關(guān)性。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個(gè)值為相關(guān)系數(shù)表示線性相關(guān)程度，本例中correlation趨近于1表示正相關(guān)。第二個(gè)值為p-value，p-value越小，表示相關(guān)程度越顯著。

8. 單樣本T檢驗(yàn)

(1) 用途

?單樣本T檢驗(yàn)，用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否來(lái)自一致均值的總體，T檢驗(yàn)主要是以均值為核心的檢驗(yàn)。注意以下幾種T檢驗(yàn)都是雙側(cè)T檢驗(yàn)。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?本例中生成了2列100行的數(shù)組，ttest_1samp的第二個(gè)參數(shù)是分別對(duì)兩列估計(jì)的均值，p-value返回結(jié)果，第一列1.47820719e-06比指定的顯著水平（一般為5%）小，認(rèn)為差異顯著，拒絕假設(shè)；第二列2.83088106e-01大于指定顯著水平，不能拒絕假設(shè)：服從正態(tài)分布。

9. 兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

(1) 用途

?由于比較兩組數(shù)據(jù)是否來(lái)自于同一正態(tài)分布的總體。注意：如果要比較的兩組數(shù)據(jù)不滿足方差齊性， 需要在ttest_ind()函數(shù)中添加參數(shù)equal_var = False。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個(gè)值為統(tǒng)計(jì)量，第二個(gè)值為p-value，pvalue=0.19313343989106416，比指定的顯著水平（一般為5%）大，不能拒絕假設(shè)，兩組數(shù)據(jù)來(lái)自于同一總結(jié)，兩組數(shù)據(jù)之間無(wú)差異。

10. 配對(duì)樣本T檢驗(yàn)

(1) 用途

?配對(duì)樣本T檢驗(yàn)可視為單樣本T檢驗(yàn)的擴(kuò)展，檢驗(yàn)的對(duì)象由一群來(lái)自正態(tài)分布獨(dú)立樣本更改為二群配對(duì)樣本觀測(cè)值之差。它常用于比較同一受試對(duì)象處理的前后差異，或者按照某一條件進(jìn)行兩兩配對(duì)分別給與不同處理的受試對(duì)象之間是否存在差異。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個(gè)值為統(tǒng)計(jì)量，第二個(gè)值為p-value，pvalue=0.80964043445811551，比指定的顯著水平（一般為5%）大，不能拒絕假設(shè)。

11. 單因素方差分析

(1) 用途

?方差分析(Analysis of Variance，簡(jiǎn)稱ANOVA)，又稱F檢驗(yàn)，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。方差分析主要是考慮各組之間的平均數(shù)差別。

?單因素方差分析（One-wayAnova），是檢驗(yàn)由單一因素影響的多組樣本某因變量的均值是否有顯著差異。

?當(dāng)因變量Y是數(shù)值型，自變量X是分類值，通常的做法是按X的類別把實(shí)例成分幾組，分析Y值在X的不同分組中是否存在差異。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個(gè)值為統(tǒng)計(jì)量，它由組間差異除以組間差異得到，上例中組間差異很大，第二個(gè)返回值p-value=6.2231520821576832e-19小于邊界值（一般為0.05）,拒絕原假設(shè), 即認(rèn)為以上三組數(shù)據(jù)存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，并不能判斷是哪兩組之間存在差異 。只有兩組數(shù)據(jù)時(shí)，效果同 stats.levene 一樣。

12. 多因素方差分析

(1) 用途

?當(dāng)有兩個(gè)或者兩個(gè)以上自變量對(duì)因變量產(chǎn)生影響時(shí)，可以用多因素方差分析的方法來(lái)進(jìn)行分析。它不僅要考慮每個(gè)因素的主效應(yīng)，還要考慮因素之間的交互效應(yīng)。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?上述程序定義了公式，公式中，"~"用于隔離因變量和自變量，”+“用于分隔各個(gè)自變量， ":"表示兩個(gè)自變量交互影響。從返回結(jié)果的P值可以看出，X1和X2的值組間差異不大，而組合后的T:G的組間有明顯差異。

13. 卡方檢驗(yàn)

(1) 用途

?上面介紹的T檢驗(yàn)是參數(shù)檢驗(yàn)，卡方檢驗(yàn)是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法。相對(duì)來(lái)說(shuō)，非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)分布的要求比較寬松，并且也不要求太大數(shù)據(jù)量。卡方檢驗(yàn)是一種對(duì)計(jì)數(shù)資料的假設(shè)檢驗(yàn)方法，主要是比較理論頻數(shù)和實(shí)際頻數(shù)的吻合程度。常用于特征選擇，比如，檢驗(yàn)?zāi)腥撕团嗽谑欠窕加懈哐獕荷嫌袩o(wú)區(qū)別，如果有區(qū)別，則說(shuō)明性別與是否患有高血壓有關(guān)，在后續(xù)分析時(shí)就需要把性別這個(gè)分類變量放入模型訓(xùn)練。

?基本數(shù)據(jù)有R行C列, 故通稱RC列聯(lián)表(contingency table), 簡(jiǎn)稱RC表，它是觀測(cè)數(shù)據(jù)按兩個(gè)或更多屬性（定性變量）分類時(shí)所列出的頻數(shù)表。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?卡方檢驗(yàn)函數(shù)的參數(shù)是列聯(lián)表中的頻數(shù)，返回結(jié)果第一個(gè)值為統(tǒng)計(jì)量值，第二個(gè)結(jié)果為p-value值，p-value=0.54543425102570975，比指定的顯著水平（一般5%）大，不能拒絕原假設(shè)，即相關(guān)性不顯著。第三個(gè)結(jié)果是自由度，第四個(gè)結(jié)果的數(shù)組是列聯(lián)表的期望值分布。

14. 單變量統(tǒng)計(jì)分析

(1) 用途

?單變量統(tǒng)計(jì)描述是數(shù)據(jù)分析中最簡(jiǎn)單的形式，其中被分析的數(shù)據(jù)只包含一個(gè)變量，不處理原因或關(guān)系。單變量分析的主要目的是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述了解當(dāng)前數(shù)據(jù)的基本情況，并找出數(shù)據(jù)的分布模型。

?單變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述從集中趨勢(shì)上看，指標(biāo)有：均值，中位數(shù)，分位數(shù)，眾數(shù)；從離散程度上看，指標(biāo)有：極差、四分位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、協(xié)方差、變異系數(shù)，從分布上看，有偏度，峰度等。需要考慮的還有極大值，極小值（數(shù)值型變量）和頻數(shù)，構(gòu)成比（分類或等級(jí)變量）。

?此外，還可以用統(tǒng)計(jì)圖直觀展示數(shù)據(jù)分布特征，如：柱狀圖、正方圖、箱式圖、頻率多邊形和餅狀圖。

15. 多元線性回歸

(1) 用途

?多元線性回歸模型（multivariable linear regression model ），因變量Y（計(jì)量資料）往往受到多個(gè)變量X的影響，多元線性回歸模型用于計(jì)算各個(gè)自變量對(duì)因變量的影響程度，可以認(rèn)為是對(duì)多維空間中的點(diǎn)做線性擬合。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?直接通過(guò)返回結(jié)果中各變量的P值與0.05比較，來(lái)判定對(duì)應(yīng)的解釋變量的顯著性，P0.05則認(rèn)為自變量具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，從上例中可以看到收入INCOME最有顯著性。

16. 邏輯回歸

(1) 用途

?當(dāng)因變量Y為2分類變量（或多分類變量時(shí)）可以用相應(yīng)的logistic回歸分析各個(gè)自變量對(duì)因變量的影響程度。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?直接通過(guò)返回結(jié)果中各變量的P值與0.05比較，來(lái)判定對(duì)應(yīng)的解釋變量的顯著性，P0.05則認(rèn)為自變量具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

如何用Python做數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

雖然數(shù)據(jù)準(zhǔn)備在我們現(xiàn)在這個(gè)特定的情境中需要的很少，但是有時(shí)還是會(huì)需要。尤其是我們需要確認(rèn)我們解釋了標(biāo)題行，去除了任何pandas呈現(xiàn)出來(lái)的參數(shù)，并且把我們的每一次組的值從名字型的轉(zhuǎn)化成數(shù)值型的。因?yàn)樵谖覀兪褂媚Ｐ蜁r(shí)已經(jīng)沒(méi)有名字性數(shù)值了，所以到此為止至少就沒(méi)有更復(fù)雜的轉(zhuǎn)化了。

最終，我們也需要一個(gè)對(duì)我們自己的算法的更好的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，所以我們?cè)诶^續(xù)向前進(jìn)行之前會(huì)確保我們最終呈現(xiàn)的是一個(gè)矩陣——或者numpy nadarry。我們的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作流接下來(lái)會(huì)做一下的表格：

同時(shí)，我們需要主要我們沒(méi)有理由相信所有有趣的數(shù)據(jù)都會(huì)被儲(chǔ)存在被逗號(hào)分開的文件里。我們可能希望能夠從一個(gè)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)里或者直接從網(wǎng)上獲取數(shù)據(jù)，從這兩個(gè)地方找到的數(shù)據(jù)我們以后還能返回去回看。

首先，讓我們寫一個(gè)簡(jiǎn)單的函數(shù)，把一個(gè)CSV文件上傳到DataFrame。當(dāng)然，這在內(nèi)網(wǎng)做很容易，但是再往前想一步我們可能想再加一些額外的步驟到我們自己的數(shù)據(jù)集里以便我們以后上載函數(shù)。

這個(gè)編碼是相當(dāng)直接的。一行一行的讀數(shù)據(jù)文件就完成了一些額外的預(yù)先加工，比如忽略了那些內(nèi)容非數(shù)據(jù)的行（我們認(rèn)為在數(shù)據(jù)文件中評(píng)價(jià)是由井號(hào)鍵開始的，盡管這很荒謬。）我們可以詳細(xì)說(shuō)明這個(gè)數(shù)據(jù)集文件是否包括標(biāo)題，我們也可以接受csv和tsv文件，csv文件是默認(rèn)的設(shè)置。

有一些錯(cuò)誤檢查存在，但它還并不是很健全，所以我們或許可以晚一點(diǎn)再回來(lái)說(shuō)這個(gè)話題。此外，逐條讀文件再逐條決定要對(duì)這些行做什么，比直接用內(nèi)置功能把處理干凈的一致的cs一文件直接讀到DataFrame中要慢，但權(quán)衡之后我們發(fā)現(xiàn)允許更多的靈活性，在這一階段是值得的（但讀大的文件可能會(huì)發(fā)花費(fèi)很久的時(shí)間）。不要忘了，如果一部分內(nèi)置操作不是最好的方法，我們可以晚一些再做調(diào)整。

在我們嘗試運(yùn)行自己的編碼之前，我們需要來(lái)寫一個(gè)函數(shù)，把名字類數(shù)值轉(zhuǎn)化成數(shù)字類數(shù)值。為了推廣函數(shù)，我們需要使它能夠用于數(shù)據(jù)集中的任何屬性的數(shù)值，不僅僅是運(yùn)用于不同的類別。我們還應(yīng)該跟蹤屬性名稱最終是否成為了整數(shù)。有了之前把csv或ts me的數(shù)據(jù)文件上傳pandas的DataFrame的步驟經(jīng)驗(yàn)，這個(gè)函數(shù)應(yīng)該同時(shí)接受一個(gè)pandas DataFrames以及被轉(zhuǎn)化為數(shù)字的屬性名稱。

我們還要注意，我們回避了關(guān)于使用單熱編碼的話題，這涉及到分類的非分類屬性，但我認(rèn)為我們以后還會(huì)回到這個(gè)話題。

上述的函數(shù)又是一個(gè)簡(jiǎn)單的，但是能幫助我們完成目標(biāo)函數(shù)。我們可以用很多不同的方式來(lái)完成這個(gè)任務(wù)，包括使用pandas內(nèi)置的功能，但是讓你從一些會(huì)讓你有些累的苦差事開始做就是這個(gè)函數(shù)的意義。

現(xiàn)在我們可以從文件中加載一個(gè)數(shù)據(jù)集，然后把分類屬性值轉(zhuǎn)換成數(shù)字屬性值（我們也可以保留這些映像在字典中供以后使用）。就像之前提到的，我們希望我們的數(shù)據(jù)集最終是以numpy ndarry的形式存在，這樣我們可以在自己的算法中很簡(jiǎn)單的使用。同樣的，這是一個(gè)簡(jiǎn)單的任務(wù)，但寫一個(gè)函數(shù)會(huì)讓我們?cè)谝院笮枰臅r(shí)候還可以以此為準(zhǔn)。

即使以前任何的功能都沒(méi)有過(guò)度的殺傷力，但這個(gè)功能有可能有。但請(qǐng)忍耐我，我們遵守非常全面的編程準(zhǔn)則--如果過(guò)于謹(jǐn)慎的話。在我們繼續(xù)往下講的過(guò)程中會(huì)有很好的機(jī)會(huì)讓我們對(duì)已有的功能做改變或添加。這些變化如果能在一個(gè)地方實(shí)施并且記錄在案，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看非常有意義。

測(cè)試數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的工作流

我們的工作流迄今為止可能仍然是構(gòu)建板塊的形式，但讓我們給自己的編碼一個(gè)測(cè)試。

我們的代碼正在按我們希望的方式工作，讓我們做一些簡(jiǎn)單的房屋清理工作。一旦開始滾動(dòng)，我們將為我們的編碼提供一個(gè)更全面的組織結(jié)構(gòu)，但是現(xiàn)在我們需要把所有這些功能加到一個(gè)單獨(dú)的文件中，并保存成為dataset.py的格式。這會(huì)讓我們以后的使用更方便，下次我們會(huì)學(xué)到。

標(biāo)題名稱：python函數(shù)數(shù)據(jù)核對(duì),python數(shù)據(jù)校驗(yàn)
當(dāng)前路徑：http://chinadenli.net/article44/dsgeshe.html

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