本次選取泰坦尼克號(hào)的數(shù)據(jù)，利用python進(jìn)行抽樣分布描述及實(shí)踐。

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備注：數(shù)據(jù)集的原始數(shù)據(jù)是泰坦尼克號(hào)的數(shù)據(jù)，本次截取了其中的一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。Age:年齡，指登船者的年齡。Fare:價(jià)格，指船票價(jià)格。Embark:登船的港口。

1、按照港口分類，使用python求出各類港口數(shù)據(jù) 年齡、車票價(jià)格的統(tǒng)計(jì)量（均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)等）。

import pandas as pd
df = pd.read_excel('/Users/Downloads/data.xlsx',usecols = [1,2,3] )
#拿到港口'Embarked'、年齡'Age'、價(jià)格'Fare'的數(shù)據(jù)
df2 = df.groupby(['Embarked'])
#按照港口'Embarked'分類后，查看 年齡、車票價(jià)格的統(tǒng)計(jì)量。
# 變異系數(shù) = 標(biāo)準(zhǔn)差/平均值
def cv(data):
  return data.std()/data.var()

df2 = df.groupby(['Embarked']).agg(['count','min','max','median','mean','var','std',cv])
df2 = df2.apply(lambda x:round(x,2))
df2_age = df2['Age']
df2_fare = df2['Fare']

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網(wǎng)頁名稱：基于python進(jìn)行抽樣分布描述及實(shí)踐詳解-創(chuàng)新互聯(lián)
轉(zhuǎn)載源于：http://jinyejixie.com/article34/dsepse.html

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