pandas计算cpk

C知道：要计算 cpk（Capability Process Index，过程能力指数），需要使用 pandas 和 numpy 库来进行相关的数据处理和计算。下面是一个计算 cpk 的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

def calculate_cpk(data, specification_upper, specification_lower):
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data)
    cp = (specification_upper - specification_lower) / (6 * std)
    cpu = (specification_upper - mean) / (3 * std)
    cpl = (mean - specification_lower) / (3 * std)
    cpk = min(cpu, cpl)

    return cpk

# 假设有一个数据集 data，上限规格为 10，下限规格为 5
data = [8, 9, 7, 6, 8, 10, 9, 8, 7, 8]
spec_upper = 10
spec_lower = 5

cpk_value = calculate_cpk(data, spec_upper, spec_lower)
print("Cpk value:", cpk_value)

在上面的代码中，首先定义了一个名为 `calculate_cpk` 的函数，该函数接受三个参数：数据集 `data`、上限规格 `specification_upper` 和下限规格 `specification_lower`。然后使用 numpy 库计算数据集的平均值和标准差，并根据公式计算 cpk 值。最后，打印出计算得到的 cpk 值。

你可以根据自己的实际数据和规格要求修改以上代码来计算 cpk 值。希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。