小编给大家分享一下python怎么应用于数据的基础统计分析，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
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Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。
使用实例：分别统计Excel中蛋白质和固形物数据
1、建立根据任务要求分别统计蛋白质和固形物的自定义函数（方法）
def prod_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"]
# 更新统计数据的列名称（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": "最大值"})
desc = desc.sort_values(by=["样品数量"], axis=0, ascending=False)
return desc
# 由于报告不需要分位数的统计量，故删除这些字段[25%, 50%, 70%]
remove_col = ["25%", "50%", "75%"]2、关键参数的赋值
classify = "产品" category1 = "蛋白质" category2 = "固形物" data = data_prep.copy()
3、实现根据产品名称分别对蛋白质和固形物进行统计
category1_desc = prod_describe(data, classify, category1, remove_col) category2_desc = prod_describe(data, classify, category2, remove_col)
4、将两种统计结果汇总在一起，写入Excel文件中并保存
category2])
file = "d:/test/Summary/Data_Statistics.xlsx"
result.to_excel(file, sheet_name="Statistics")
print("已经全部完成，请检查！")看完了这篇文章，相信你对“python怎么应用于数据的基础统计分析”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
