Loblolly数据集Height服从正太分布吗？请用KS校验以下。请给出你的Python代码

Loblolly数据集通常包含森林生长的数据，其中Height（高度）可能会受到多种因素影响，比如气候、土壤条件等。正态分布是一种常见的假设，但在实际数据分析中，我们常常需要验证这个假设是否成立。

Kolmogorov-Smirnov检验（简称KS检验）是一种非参数的统计方法，用于判断两个样本是否来自同一分布，特别是在不确定数据是否符合正态分布的情况下。我们可以使用Python的Scipy库来进行KS检验。

以下是一个简单的Python代码示例，假设你已经有了名为"Loblolly_Height"的数据列，它存储了Loblolly树的高度数据：

from scipy.stats import kstest
import numpy as np
import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df，其中包含'data'列，即Loblolly Height数据
data = df['Height']

# KS检验，返回值包括测试统计量D和p-value
ks_statistic, p_value = kstest(data, 'norm', args=(np.mean(data), np.std(data)))

# 判断数据是否近似的服从正态分布（通常如果p-value大于0.05，则认为不服从显著）
if p_value > 0.05:
    print(f"The distribution of Height seems to be approximately normal according to the KS test with p-value {p_value}.")
else:
    print(f"The distribution of Height does not seem to be normal based on the KS test with p-value {p_value}.")

# 可视化检验结果
import seaborn as sns
sns.distplot(data, kde=False, fit=stats.norm, norm_hist=True)  # 使用seaborn绘制QQ图，辅助视觉检查

这段代码会计算Loblolly数据的高度列与正态分布的拟合程度，并基于p-value的结果判断是否符合正态分布。如果p-value大于0.05，通常我们认为数据大致服从正态分布；反之则不然。