Python实现泰坦尼克号数据的港口统计与价格分布分析

"基于python进行抽样分布描述及实践详解" 在数据分析中，抽样分布描述是一种重要的统计分析方法，它可以帮助我们理解数据的分布特征、集中趋势和离散程度。本教程以泰坦尼克号的数据集为例，通过Python进行抽样分布的分析，主要涉及到以下几个知识点： 1. 数据加载与预处理： 使用`pandas`库中的`read_excel`函数读取Excel数据，选择特定列（如Embarked、Age和Fare）。这里只选取了部分数据进行学习，这在实际项目中很常见，因为完整数据集可能过于庞大。 2. 按类别统计信息： 使用`groupby`函数按照'Embarked'港口分类，计算各港口下Age和Fare的统计量，包括计数（count）、最小值（min）、最大值（max）、中位数（median）、均值（mean）、方差（var）、标准差（std）以及变异系数（CV）。变异系数是衡量数据波动程度的一个相对指标，等于标准差除以均值。 3. 数据可视化： - 直方图：使用`matplotlib`库中的`hist`函数绘制Fare的直方图，可以直观展示价格的分布形态。通过调整bin参数（如20），可以控制柱子的密度，`normed=1`表示将频率转换为概率密度，`alpha`用于设置透明度。 - 分布验证：为了确定Fare是否服从正态分布，可以使用统计检验，如Kolmogorov-Smirnov检验（`kstest`）、Shapiro-Wilk检验（`shapiro`）和Lilliefors检验（或称为`normaltest`）。这些检验分别计算了数据与正态分布的拟合程度，返回的p值用于判断是否拒绝原假设（即数据不服从正态分布）。在这个例子中，p值极小，说明Fare的分布显著偏离正态分布。 4. 分布拟合： 当数据不符合正态分布时，可能需要考虑其他分布类型，如卡方分布或T分布。通过观察直方图的形状，以及进行不同的分布检验，可以探索更合适的模型。例如，对于偏斜的数据，可能需要考虑对数转换或者使用偏态分布来拟合。 5. 进一步分析： 在实际分析中，除了上述步骤，还可能需要进行更深入的探索，如： - 缺失值处理：检查并处理数据集中Age或其他属性的缺失值。 - 异常值识别：使用箱线图或其他方法检测并处理异常值。 - 相关性分析：研究Age、Fare与其他变量之间的关系。 - 数据转换：对非正态分布的连续变量进行转换，如平方根、对数等，以满足某些统计方法的假设。 - 分布拟合模型：如果Fare不是正态分布，可能需要使用非参数方法，如KDE（Kernel Density Estimation）来估计其分布。 通过这样的分析，我们可以更好地理解泰坦尼克号乘客的年龄和票价分布特征，为后续的建模和预测工作打下基础。在实际工作中，理解数据的分布特性是进行有效数据分析的第一步。