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python如何应用于数据的基础统计分析

来源:图灵python
时间: 2024-09-04 20:01:19

使用实例:分别统计Excel中蛋白质和固形物数据

1、建立自定义函数(方法),根据任务要求对蛋白质和固体物体进行统计

defprod_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"]
#更新统计数据列名(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":"值"})

desc=desc.sort_values(by=["样品数量"],axis=0,ascending=False)
returndesc
#因为报告不需要统计分位数,所以删除这些字段[25%,50%,70%]
remove_col=["25%","50%","75%"]

2、赋值关键参数

classify="产品"
category1="蛋白质"
category2="固形物"
data=data_prep.copy()

3、根据产品名称统计蛋白质和固体物质

category1_desc=prod_describe(data,classify,category1,remove_col)
category2__desc=prod_describe(data,classify,category2,remove_col)

4、将两个统计结果汇总在一起,写入Excel文件并保存

category2)
file="d:/test/Summary/Data_Statistics.xlsx"
result.to_excel(file,sheet_name="Statistics")
print("已全部完成,请检查!")