qqnorm(ds$salary) shapiro.test(ds$salary)转换为python语言
时间: 2024-02-19 12:03:32 浏览: 30
你可以使用 `statsmodels.api` 库来进行正态性检验和绘制 QQ 图。以下是将 R 语言代码转换为 Python 代码的示例:
```python
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制 QQ 图
sm.qqplot(ds['salary'], line='s')
plt.show()
# 进行 Shapiro-Wilk 正态性检验
stat, p = sm.stats.shapiro(ds['salary'])
print("Shapiro-Wilk test statistic: {:.4f}, p-value: {:.4f}".format(stat, p))
```
其中,`sm.qqplot` 函数用于绘制 QQ 图,`line='s'` 表示绘制一条斜率为 1 的参考直线。`sm.stats.shapiro` 函数用于进行 Shapiro-Wilk 正态性检验,并返回检验统计量和 p 值。
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修复Hitter里Salary包中的缺失值R语言代码
以下是修复Hitter数据集中Salary列中缺失值的R语言代码示例:
```R
# 读取数据集
hitter <- read.csv("Hitter.csv")
# 查看Salary列缺失值数量
sum(is.na(hitter$Salary))
# 使用中位数填充Salary列缺失值
hitter$Salary[is.na(hitter$Salary)] <- median(hitter$Salary, na.rm = TRUE)
# 再次查看Salary列缺失值数量
sum(is.na(hitter$Salary))
```
上述代码中,首先使用`read.csv`函数读取Hitter.csv数据集,然后使用`is.na`函数检查Salary列中缺失值的数量。接着,使用`median`函数计算Salary列的中位数,并使用`<-`符号将Salary列中缺失值替换为中位数。最后再次使用`is.na`函数检查Salary列中缺失值的数量,确保已经填充完成。
X=stats_salary0.iloc[:,:10]是什么意思
### 回答1:
X=stats_salary0.iloc[:,:10] 意思是将变量 stats_salary0 的前 10 列赋值给变量 X。iloc 是 pandas 的数据选择器,用于选择数据框中的行和列。在这个例子中,选择的是所有行的前 10 列。
### 回答2:
X=stats_salary0.iloc[:,:10] 是将 stats_salary0 数据框的前10列赋值给 X。这里的“iloc”是 pandas 库中的一个索引器,通过使用整数位置来获取特定的行和列。冒号 ":" 表示取所有的行。而 ",:10" 表示取从第一列到第十列(不包括第十列)的所有列。所以,X=stats_salary0.iloc[:,:10] 表达的意思是,提取 stats_salary0 数据框中的所有行和前10列的数据,并将结果赋值给 X 变量。可以通过 X 来访问和操作 stats_salary0 数据框的这些列的数据。
### 回答3:
X = stats_salary0.iloc[:,:10]这段代码的意思是,使用Pandas库的DataFrame类型的数据(stats_salary0)进行切片操作,提取出stats_salary0的前10列,并将提取的结果赋值给变量X。
其中,stats_salary0是一个DataFrame数据类型,iloc[]是Pandas库中的用于按位置索引选取数据的方法。在这里,使用了iloc[]方法进行切片操作,[:]表示选取所有行,而[:10]表示选取前10个列。因此,这段代码的作用是从stats_salary0中提取出所有行,以及前10列的数据,并将结果保存到变量X中。
数据切片是数据分析和处理中常用的操作,通过切片操作,可以方便地选取感兴趣的数据列或行,便于后续的分析和处理。对于stats_salary0这个DataFrame数据集来说,X就是其中的一部分数据,包括了所有行和前10列的数据。