python数据分析找出最大最小值中位数方差，极差

在Python中，分析数据并计算最大值、最小值、中位数、方差以及极差（Range）通常会用到pandas库。以下是步骤：

1. 导入pandas库，并加载数据集：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 替换为你的数据文件路径

2. 计算最大值、最小值、中位数、方差和极差：

max_value = df['column_name'].max()   # 'column_name'替换为你要计算的列名
min_value = df['column_name'].min()
median = df['column_name'].median()
variance = df['column_name'].var()  # 方差
range_ = df['column_name'].max() - df['column_name'].min()  # 极差

print("Max Value:", max_value)
print("Min Value:", min_value)
print("Median:", median)
print("Variance:", variance)
print("Range (极差):", range_)

这里假设你已经有了一个名为`column_name`的列，你需要将其替换为你实际想要计算的列。

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python股票统计分析实践：创建股票统计指标的excel文件，数据量不能太少，做如下分析 (1)计算成交量加权平均价格 (2)计算最大值和最小值 (3)计算极差 (4)计算中位数 (5)计算方差 计算股票年波动率以及月波动率

好的，我来为您讲解如何实现这些统计分析。

首先，需要使用pandas模块读取数据，可以使用read_csv函数，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('stock_data.csv')

其中，'stock_data.csv'是股票数据的文件名，需要根据实际情况进行修改。

接下来，需要计算成交量加权平均价格，可以使用如下代码：

weighted_price = (df['close'] * df['volume']).sum() / df['volume'].sum()

其中，'close'是收盘价列，'volume'是成交量列。

然后，需要计算最大值和最小值，可以使用max和min函数，例如：

max_price = df['close'].max()
min_price = df['close'].min()

接着，需要计算极差和中位数，可以使用ptp和median函数，例如：

range_price = df['close'].ptp()
median_price = df['close'].median()

最后，需要计算方差，可以使用var函数，例如：

var_price = df['close'].var()

接下来，需要计算股票年波动率和月波动率，可以使用如下代码：

import numpy as np

# 计算日收益率
df['return'] = df['close'].pct_change()

# 计算年波动率
annual_volatility = np.sqrt(252) * df['return'].std()

# 计算月波动率
monthly_volatility = np.sqrt(12) * df['return'].std()

其中，sqrt函数是计算平方根，252和12分别是一年和一个月的交易日数量。

最后，将上述统计指标写入excel文件，可以使用pandas的to_excel函数，例如：

writer = pd.ExcelWriter('stock_statistics.xlsx')
pd.DataFrame({'weighted_price': [weighted_price]}).to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
pd.DataFrame({'max_price': [max_price], 'min_price': [min_price], 'range_price': [range_price], 'median_price': [median_price], 'var_price': [var_price]}).to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)
pd.DataFrame({'annual_volatility': [annual_volatility], 'monthly_volatility': [monthly_volatility]}).to_excel(writer, sheet_name='Sheet3', index=False)
writer.save()

其中，'stock_statistics.xlsx'是存储统计指标的excel文件名，需要根据实际情况进行修改。Sheet1、Sheet2、Sheet3是分别存储成交量加权平均价格、最大值和最小值、股票年波动率以及月波动率的工作表名，可以根据需要进行修改。

python求range(1,10000)的极差，中位数，平均数，方差

在Python中，我们可以使用内置的函数和模块来计算`range(1, 10000)`的数据集中的一些统计量：

1. 极差 (Range): 这是最大值和最小值之间的差异。你可以通过先找出序列的最大值和最小值，然后相减得到。这里是一个例子：

   from statistics import range as st_range
   max_value = max(range(1, 10001))
   min_value = min(range(1, 10001))
   difference = max_value - min_value

2. 中位数 (Median): 使用`statistics.median()`计算中间值。由于`range`生成的是整数列表，我们需要转换为列表并排序。示例：

   numbers = list(range(1, 10001))
   numbers.sort()
   median = statistics.median(numbers)

3. 平均数 (Mean or Average): 可以直接用`sum()`函数求和后再除以元素个数：

   average = sum(range(1, 10001)) / len(range(1, 10001))

4. 方差 (Variance): `statistics.variance()`用于计算方差，同样需要将范围转换成列表并排序：

   variance = statistics.variance(numbers)

请注意，在实际操作中，对于大数组，直接生成整个列表可能会消耗大量内存，可以考虑使用其他算法优化，如分块计算。