excel 对全量数据的”事故严重性“分布构成进行分析，结果保存至01.txt（数据格式：事故严重性 事故数 对应占比（%格式，两位小数，下同））

可以使用Excel自带的数据分析工具来进行该分析并保存结果至txt文件。

1. 首先，将数据导入Excel并打开“数据分析”功能。若没有该功能，需要在选项中启用该功能。

2. 在“数据分析”对话框中选择“描述统计”，并点击“确定”。

3. 在“描述统计”对话框中，选择需要分析的数据列，并勾选“总数”、“平均值”、“标准差”、“最小值”、“最大值”、“分位数”、“偏度”、“峰度”等统计量，并点击“确定”。

4. Excel将会生成一个新的工作表，其中包含所选数据列的统计信息。找到“事故严重性”的行，查看其对应的统计信息，包括总数、平均值、标准差、最小值、最大值、分位数、偏度和峰度。

5. 根据需求，计算出每个事故严重性对应的占比，并将结果保存至txt文件。可以使用Excel的公式功能来计算占比，如在新的单元格中输入“=事故数/总数”，然后用“百分比”格式设置单元格格式即可。最后，将数据复制到记事本中，并保存为txt文件。

相关问题

在excel表中对整个数据集的平均介质和模式进行描述性分析

好的，针对您的问题，我可以为您提供以下步骤来对整个数据集的平均介质和模式进行描述性分析：

1. 打开Excel表格并选中您要进行描述性分析的数据集。

2. 在Excel的"数据"选项卡中，单击"数据分析"，如果您没有看到"数据分析"选项，请确保已启用Excel的"数据分析"插件。

3. 在"数据分析"对话框中选择"描述统计"，然后单击"确定"。

4. 在"描述统计"对话框中，选择您要分析的数据列，并勾选要计算的统计量，例如平均值、中位数、标准差等。

5. 在"描述统计"对话框中，勾选"频数"，以计算数据中每个数值的出现次数和模式。

6. 单击"确定"，Excel将生成一个新的工作表，其中包含所选数据列的描述性统计结果。

现在，您可以在Excel中查看平均介质和模式的描述性统计结果了。请注意，这些统计量仅仅是数据集的概括，如果您需要更深入的分析，需要使用其他的统计方法。

从excel文档提取数据然后用python对数据进行正态分布拟合

从Excel文档提取数据然后用Python对数据进行正态分布拟合的过程可以分为以下几个步骤：

1. **读取Excel文档**：首先需要使用Python读取Excel文件中的数据，可以使用`pandas`库中的`read_excel`函数来实现这一点。

2. **提取数据**：通过`pandas`库可以轻松地提取出需要的数据列。如果需要对某列数据进行正态分布拟合，就直接提取该列。

3. **进行正态分布拟合**：使用`scipy`库中的`stats`模块可以对提取的数据进行正态分布的拟合。具体操作是使用`stats.norm`中的`fit`方法来找到最佳拟合参数，即均值（mean）和标准差（std）。

4. **可视化**：为了更直观地看到数据的正态分布情况，可以使用`matplotlib`库绘制数据的直方图，并将正态分布曲线画在上面进行对比。

以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文档
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 假设我们要提取名为"data"的列
data = df['data']

# 进行正态分布拟合，得到均值和标准差
mean, std = stats.norm.fit(data)

# 绘制数据的直方图
count, bins, ignored = plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g')

# 绘制正态分布曲线
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = stats.norm.pdf(x, mean, std)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)

title = "Fit results: mu = %.2f,  std = %.2f" % (mean, std)
plt.title(title)

plt.show()