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盘点一个使用Python实现Excel数理统计的实战问题

2022-11-03  今日头条  Python进阶学习交流
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大家好,我是皮皮。

一、前言

前几天在小小明大佬的Python/ target=_blank class=infotextkey>Python交流群中遇到一个粉丝问了一个使用Python实现数理统计的实战问题,觉得还挺有用的,这里拿出来跟大家一起分享下。

Excel

数据截图如下所示:

二、实现过程

这里【小小明】大佬给了两个方法,一个是中的方法,一个是使用进行实现。

Excel

Python

【方法一】实现 只需要在单元格中输入对应的公式,之后使用填充即可实现批量数据的计算,公式如下所示:

Excel

=SUM(B2:GG2)/COUNTIF(B2:GG2,"<>0")
=STDEVA(IF(B2:GG2=0,"",B2:GG2))

其中需要注意第二个公式,需要注意下,如下所示:

这里顺便给大家说下这个快捷键的左右,还是蛮实用的,

最终得到的数据结果如下所示:

【方法二】实现

Python

使用实现,就更加简单了,这里给出【小小明】大佬的代码,如下所示:

Pandas

import pandas as pd
df = pd.read_excel('产品周需求.xlsx', usecols='A:GG', index_col=0)
df['total'] = df.iloc[:, :188].sum(axis=1)
df['mean'] = df.iloc[:, :188].Apply(lambda x: x[x != 0].mean(), axis=1)
df['std'] = df.iloc[:, :188].apply(lambda x: x[x != 0].std(), axis=1)
print(df)

可以看到和方法一得到的结果是一致的。

三、总结

大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个实现数理统计处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

Python

最后感谢粉丝提问,感谢【小小明】大佬给出的思路和代码解析,感谢【dcpeng】等人参与学习交流。

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