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写在前面

—— 超越简单排序,探索数据内在规律,掌握Pandas统计分析基础

上一篇博客,我们学习了如何使用 Pandas 对 DataFrame 进行排序和排名,这使得我们能够更好地组织数据并快速定位关键信息。 然而,仅仅对数据进行排序和排名,还不足以完全理解数据。 要想更深入地解读数据背后的故事,我们需要运用 统计分析 (Statistical Analysis) 的方法。

统计分析:从数据到洞察的关键桥梁

统计分析 是一系列用于 收集、整理、分析、解释和呈现数据 的方法。 通过统计分析,我们可以:

  • 描述数据的集中趋势: 了解数据的 “中心” 在哪里,例如平均值、中位数。
  • 描述数据的离散程度: 了解数据的波动范围和分散情况,例如标准差、方差、最大最小值。
  • 了解数据的分布形态: 观察数据的分布形状,例如是否对称、是否存在偏态。
  • 探索变量之间的关系: 分析不同变量之间是否存在相关性,以及相关的强度和方向。
  • 从样本推断总体
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