皮马印第安人糖尿病描述性统计代码

以下是使用Python的pandas库对皮马印第安人糖尿病数据集进行描述性统计的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
diabetes_df = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')

# 查看数据集的前5行
print(diabetes_df.head())

# 查看数据集的统计信息
print(diabetes_df.describe())

输出结果如下：

   Pregnancies  Glucose  BloodPressure  SkinThickness  Insulin   BMI  \
0            6      148             72             35        0  33.6   
1            1       85             66             29        0  26.6   
2            8      183             64              0        0  23.3   
3            1       89             66             23       94  28.1   
4            0      137             40             35      168  43.1   

   DiabetesPedigreeFunction  Age  Outcome  
0                     0.627   50        1  
1                     0.351   31        0  
2                     0.672   32        1  
3                     0.167   21        0  
4                     2.288   33        1  

       Pregnancies     Glucose  BloodPressure  SkinThickness     Insulin  \
count   768.000000  768.000000     768.000000     768.000000  768.000000   
mean      3.845052  120.894531      69.105469      20.536458   79.799479   
std       3.369578   31.972618      19.355807      15.952218  115.244002   
min       0.000000    0.000000       0.000000       0.000000    0.000000   
25%       1.000000   99.000000      62.000000       0.000000    0.000000   
50%       3.000000  117.000000      72.000000      23.000000   30.500000   
75%       6.000000  140.250000      80.000000      32.000000  127.250000   
max      17.000000  199.000000     122.000000      99.000000  846.000000   

              BMI  DiabetesPedigreeFunction         Age     Outcome  
count  768.000000                768.000000  768.000000  768.000000  
mean    31.992578                  0.471876   33.240885    0.348958  
std      7.884160                  0.331329   11.760232    0.476951  
min      0.000000                  0.078000   21.000000    0.000000  
25%     27.300000                  0.243750   24.000000    0.000000  
50%     32.000000                  0.372500   29.000000    0.000000  
75%     36.600000                  0.626250   41.000000    1.000000  
max     67.100000                  2.420000   81.000000    1.000000  

上述代码中，我们使用pandas库中的read_csv()函数读取了皮马印第安人糖尿病数据集，并使用head()函数查看了数据集的前5行数据。接着，我们使用了describe()函数输出了数据集的统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、25%分位数、50%分位数、75%分位数和最大值。