利用统计推断，检验kaggle中的共享单车数据集里是否是工作日是否对租车数量产生影响，给出详细的代码

好的，我会为您提供一个基于Python的统计推断代码来检验Kaggle中的共享单车数据集的工作日对租车数量是否产生影响的假设。请注意，以下代码仅供参考，因为具体的数据集和问题可能需要不同的统计方法和假设。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。假设我们已经将数据集下载到了本地，命名为"bike_sharing.csv"。

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

# 读取数据集
df = pd.read_csv("bike_sharing.csv")

接下来，我们可以根据"workingday"列将数据集分成两组，一组是工作日，另一组是非工作日。然后，我们可以使用独立样本t检验来比较这两组之间租车数量的均值是否有显著差异。

# 根据工作日将数据集分成两组
workingday = df[df["workingday"] == 1]["cnt"]
non_workingday = df[df["workingday"] == 0]["cnt"]

# 独立样本t检验
t, p = stats.ttest_ind(workingday, non_workingday, equal_var=False)

# 输出t值和p值
print("t-value:", t)
print("p-value:", p)

如果p值小于我们预设的显著性水平，通常是0.05，那么我们可以拒绝原假设，即工作日和非工作日对租车数量没有显著影响。否则，我们不能拒绝原假设，即工作日和非工作日对租车数量没有显著影响。

希望这个代码对您有所帮助！