python如何应用于数据的基础统计分析

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）

defprod_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":"值"})

desc=desc.sort_values(by=["样品数量"],axis=0,ascending=False)
returndesc
#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)

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！")