使用python的tableone包，列出代码。 读取Excel1，识别“年龄”列，首先判断该列所有数据是否符合正态分布，如果符合正态分布，计算出均值加减标准差，并输出“符合正态分布”；

很高兴为您解答问题！以下是使用 Python 的 tableone 包列出代码，实现读取 Excel1，识别“年龄”列，判断数据是否符合正态分布，计算均值和标准差，并输出符合正态分布的代码示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from tableone import TableOne

# 读取 Excel1 文件
df = pd.read_excel('Excel1.xlsx')

# 选取“年龄”列
age = df['年龄']

# 判断正态分布
if age.dtypes == 'float64' or age.dtypes == 'int64':
    from scipy.stats import shapiro
    p = shapiro(age)[1]
    if p > 0.05:
        print('符合正态分布')

        # 计算均值和标准差
        age_mean = age.mean()
        age_sd = age.std()

        # 输出结果
        print('均值加减标准差为：%.2f±%.2f' % (age_mean, age_sd))
    else:
        print('不符合正态分布')
else:
    print('年龄列不是数字类型')

希望以上代码能解决您的问题，如有疑问，请随时追问！

相关问题

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

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。

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。

使用python，列出代码。 读取Excel1，识别“年龄”列，导入SPSS，操作SPSS对其进行正态检验，输出结果

非常感谢您的提问。下面是使用Python完成您所描述操作的代码：

import pandas as pd
import pyreadstat
import scipy.stats as stats

# 读取Excel1，并只保留年龄列
df = pd.read_excel('Excel1.xlsx', usecols=['年龄'])

# 导入SPSS数据
spssdata, meta = pyreadstat.read_sav('data.sav')

# 将Excel1里的年龄列加入已导入的数据中
spssdata['Excel1_年龄'] = df['年龄']

# 对Excel1里的年龄列进行正态检验
shapiro_results = stats.shapiro(spssdata['Excel1_年龄'])

# 输出Shapiro-Wilk检验的结果
print("Shapiro-Wilk Test Results:")
print("--------------------------")
print("Test Statistic: %.5f" % shapiro_results.statistic)
print("p-value: %.5f" % shapiro_results.pvalue)

希望这个代码能够帮助您。如果您有任何疑问或者需要进一步的帮助，请随时回复。