Python数据分析必备-10个常用的统计函数

Python作为一种流行的编程语言，广泛应用于数据分析。在进行数据分析时，统计函数是必不可少的工具。以下是Python数据分析必备的10个常用的统计函数：

1. mean（均值）

均值用于衡量一组数据的中心位置。在Python中，可以使用numpy库中的mean()函数计算一组数据的均值。

举个例子，假设有如下一组数据：

data = [3, 5, 7, 9, 11]

则可以使用以下Python代码计算它们的均值：

import numpy as np

mean = np.mean(data)

print(mean)

输出结果为：7.0

2. median（中位数）

中位数是将一组数据按从小到大的顺序排列后，中间那个数。如果一组数据中有偶数个数，则中位数是中间两个数的平均值。

在Python中，可以使用numpy库中的median()函数计算一组数据的中位数。

以下是求解data的中位数的代码：

import numpy as np

median = np.median(data)

print(median)

输出结果为：7.0

3. mode（众数）

众数是一组数据中出现次数最多的数。在Python中，可以使用statistics库中的mode()函数计算一组数据的众数。

以下是求解data的众数的代码：

import statistics as stats

mode = stats.mode(data)

print(mode)

输出结果为：3

4. standard deviation（标准差）

标准差是一组数据离均值的平均距离。在Python中，可以使用numpy库中的std()函数计算一组数据的标准差。

以下是求解data的标准差的代码：

import numpy as np

std = np.std(data)

print(std)

输出结果为：2.8284271247461903

5. variance（方差）

方差是标准差的平方，用于衡量数据的离散程度。在Python中，可以使用numpy库中的var()函数计算一组数据的方差。

以下是求解data的方差的代码：

import numpy as np

var = np.var(data)

print(var)

输出结果为：8.0

6. min（最小值）

最小值是一组数据中的最小值。在Python中，可以使用内置函数min()计算一组数据的最小值。

以下是求解data的最小值的代码：

min_value = min(data)

print(min_value)

输出结果为：3

7. max（最大值）

最大值是一组数据中的最大值。在Python中，可以使用内置函数max()计算一组数据的最大值。

以下是求解data的最大值的代码：

max_value = max(data)

print(max_value)

输出结果为：11

8. sum（总和）

总和是一组数据中所有数的和。在Python中，可以使用内置函数sum()计算一组数据的总和。

以下是求解data的总和的代码：

total = sum(data)

print(total)

输出结果为：35

9. count（计数）

计数是一组数据中的元素数量。在Python中，可以使用内置函数len()计算一组数据的元素数量。

以下是求解data的元素数量的代码：

count = len(data)

print(count)

输出结果为：5

10. percentile（百分位数）

百分位数是一组数据中某一百分点的值。在Python中，可以使用numpy库中的percentile()函数计算一组数据的百分位数。

以下是求解data的第70个百分位数的代码：

import numpy as np

pct = np.percentile(data, 70)

print(pct)

输出结果为：9.2

总结

统计函数对于数据分析非常重要。Python作为一种流行的编程语言，内置了许多计算统计量的函数，并且还有许多第三方库可以使用。在进行数据分析时，熟练掌握这些统计函数可以提高我们的工作效率。