pandas正态分布

在Python的数据分析库Pandas中，虽然Pandas本身并不是用于直接进行统计分析或概率计算的工具，但它可以处理包含数值数据的DataFrame，并且可以与其他统计库如NumPy结合使用来执行包括正态分布在内的各种统计操作。

正态分布，也称为高斯分布，是自然界中最常见的连续概率分布之一，它的概率密度函数（PDF）具有钟形曲线的特点。在Pandas中，如果你想检查DataFrame中的数值是否接近正态分布，通常会先用NumPy的`numpy.random.normal`函数生成随机数据，然后使用`scipy.stats.norm`进行正态性检验，例如Kolmogorov-Smirnov检验或Shapiro-Wilk检验。

如果你有一个DataFrame `df`，并且想检查某个列`column_name`的数据是否接近正态分布，你可以这样做：

import numpy as np
from scipy import stats

# 假设df['column_name']是你感兴趣的列
column_data = df['column_name'].dropna()  # 提取数值数据并移除缺失值

# 使用NumPy生成随机样本
random_sample = np.random.choice(column_data, size=len(column_data), replace=False)

# 检查正态性
normality_test = stats.shapiro(random_sample)
print("Shapiro-Wilk 正态性检验结果:", normality_test)

# 如果需要，还可以绘制直方图或QQ图来直观查看分布形状
sns.distplot(random_sample, kde=True)  # 使用seaborn库