Python数据分析：探究数据的描述性统计和可视化分析_python统计性描述输出

Python数据分析：探究数据的描述性统计和可视化分析

在数据分析领域中，探究有关数据的基本属性是非常重要的。描述性统计分析是一种用于总结和解释数据集的方法，包括测量中心趋势，如平均数和中位数，以及测量离散程度，如方差和标准差。与之相对应的，探索性数据分析（EDA）是一种数据分析技术，它通过可视化工具和统计模型来发现或验证数据中的模式、异常和规律。本文将介绍如何使用Python编程语言对数据进行描述性统计和EDA分析。

1. 导入必要的库和数据集

在开始分析之前，我们需要导入必要的库和数据集。在这里，我们选择使用pandas库读取本地的CSV文件，并且使用matplotlib和seaborn可视化库来展示分析结果。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

data = pd.read_csv(‘dataset.csv’)

2. 描述性统计分析

描述性统计分析通常是数据分析的第一步。我们可以通过使用pandas库内置的describe()函数来获取统计数据的信息。该函数计算出各列数据的数量、均值、标准差、最小值、中位数、最大值等基本统计指标。代码如下：

打印数据集前10行

print(data.head(10))

输出描述性统计信息

print(data.describe())

3. 探索性数据分析

EDA通过数据可视化来探索数据中的特征，并可以帮助我们发现异常和规律。在这里，我们使用matplotlib和seaborn库来生成图表展示数据