使用python编写代码,列出代码。 读取Excel1,识别“年龄”列,判断该列所有数据是否符合正态分布 读取“是否纳入脂肪肝”列,判断所有是“是”的年龄是否符合正态分布,判断所有是“否”的年龄是否符合正态分布
时间: 2024-05-03 12:20:30 浏览: 4
我可以为您提供一个Python代码框架,实现读取Excel文件、识别“年龄”列并判断数据是否符合正态分布、识别“是否纳入脂肪肝”列并分别判断“是”和“否”数据的年龄是否符合正态分布的功能。具体实现需要您根据数据实际情况进行适当修改和优化。
```python
import pandas as pd
from scipy.stats import shapiro
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('Excel1.xlsx')
# 判断“年龄”列数据是否符合正态分布
age_col = df['年龄']
p_value = shapiro(age_col)[1]
if p_value > 0.05:
print('年龄列数据符合正态分布')
else:
print('年龄列数据不符合正态分布')
# 判断“是否纳入脂肪肝”列中“是”的年龄列数据是否符合正态分布
yes_col = df[df['是否纳入脂肪肝'] == '是']['年龄']
p_value = shapiro(yes_col)[1]
if p_value > 0.05:
print('“是”的年龄数据符合正态分布')
else:
print('“是”的年龄数据不符合正态分布')
# 判断“是否纳入脂肪肝”列中“否”的年龄列数据是否符合正态分布
no_col = df[df['是否纳入脂肪肝'] == '否']['年龄']
p_value = shapiro(no_col)[1]
if p_value > 0.05:
print('“否”的年龄数据符合正态分布')
else:
print('“否”的年龄数据不符合正态分布')
```
注意,上述代码仅提供了基本思路和逻辑,具体实现需要您根据数据表的结构以及所需的分布检验工具进行相应的修改、调整和优化。同时,代码中使用的数据文件名为“Excel1.xlsx”,您需要根据实际情况修改为您的数据文件名。