通过streamlit展示数据集“mobile_sales_data.csv" 描述性分析结果，分析项目包括：count：非空（非NA/null）值的数量，平均值，标准差，最小值，第25百分位数，中位数，第75百分位数，最大值，运行结果截图粘贴到答题框中。

要在Streamlit中展示数据集`mobile_sales_data.csv`的描述性统计分析结果，首先需要安装Streamlit库，然后按照以下步骤操作：

1. 导入库并加载数据：

import streamlit as st
import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('mobile_sales_data.csv')

2. 创建Streamlit应用，并显示数据集的基本信息：

st.title("Mobile Sales Data Descriptive Analysis")
st.write("Here's a summary of the dataset:")
st.dataframe(data.head())

3. 定义计算描述性统计的函数：

def describe_data(df):
    stats = df.describe(include='all')
    return stats

description = describe_data(data)

4. 展示计算出的描述性统计结果：

column_names = data.columns.tolist()
st.subheader("Columnwise Description:")
for i, col in enumerate(column_names):
    col_stats = description[col]
    row = [f"{col}", "Count:", col_stats["count"], "Mean:", col_stats["mean"],
           "Std Dev:", col_stats["std"], "Min:", col_stats["min"],
           "25%", col_stats["25%"], "Median:", col_stats["50%"],
           "75%", col_stats["75%"], "Max:", col_stats["max"]]
    st.table(pd.DataFrame(row, columns=["Statistic", *column_names]))

5. (可选) 为了更直观地显示，可以使用matplotlib或seaborn库绘制直方图或其他图形：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

if 'histogram_column_name' in data.columns:
    histogram_data = data['histogram_column_name']
    plt.figure(figsize=(8, 4))
    sns.histplot(histogram_data)
    st.pyplot()

6. 最后，将分析结果截图保存并上传到答题框：

# 这部分通常手动完成，因为无法直接在Streamlit环境中截取屏幕
# 您可以关闭Streamlit应用程序，在本地查看和截图，然后复制粘贴到答题框

# 示例：
# screenshot_path = save_screenshot() # 在这里添加保存截图的函数
# st.image(screenshot_path)

记得替换上述代码中的`histogram_column_name`为实际的数据集中您想要可视化的列名。

执行以上代码后，Streamlit会展示数据集的关键描述性统计数据，并可能包含可视化图表。由于实际截图无法在这里生成，你需要在实际环境中运行代码获取结果。