pandas 判断是否符合正态分布

要判断一个数据集是否符合正态分布，可以使用 Shapiro-Wilk 正态性检验。在 Pandas 中，可以使用 `scipy.stats` 模块中的 `shapiro` 函数进行实现。

具体步骤如下：

1. 导入 Pandas 和 scipy.stats 模块。

import pandas as pd
from scipy.stats import shapiro

2. 读取数据。

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 进行 Shapiro-Wilk 正态性检验。

statistic, p_value = shapiro(data)

4. 根据 p-value 的大小来判断数据是否符合正态分布。通常情况下，p-value 大于 0.05 就可以认为数据集符合正态分布，否则不符合。

if p_value > 0.05:
    print('数据符合正态分布')
else:
    print('数据不符合正态分布')

需要注意的是，Shapiro-Wilk 正态性检验对于大样本数据的效果不如小样本数据。当样本数量大于 2000 时，建议使用其他方法来判断数据是否符合正态分布。

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！