怎么用Python和R實(shí)現(xiàn)描述性統(tǒng)計(jì)

from numpy import mean,median,ptp,var,stdimport numpy as npimport pandas as pd#算術(shù)平均值data = [1,2,3,4,5,5,5,6,7,8,8,9]data_mean = mean(data)print("算術(shù)平均數(shù) = ")print(data_mean)#中位數(shù)data_median = median(data)print("中位數(shù) = ")print (data_median)#眾數(shù)data_mode = mode(data)print("眾數(shù) = ")print (data_mode)#極差data_range = max(data)-min(data)print("極差 = ")print (data_range)#方差和標(biāo)準(zhǔn)差data_var = var (data)print ("方差 = ")print (data_var)#標(biāo)準(zhǔn)差data_sd = std(data)print ("標(biāo)準(zhǔn)差 = " )print (data_sd)#變異系數(shù)data_cv = mean(data) / std(data)print ("變異系數(shù) = " )print (data_cv)#四分衛(wèi)極差dt = pd.Series(np.array([1,2,3,4,5,5,5,6,7,8,8,9]))print('Q1:', dt.quantile(.25))print('Q3:', dt.quantile(.75))print('Q3 - Q1 :', dt.quantile(.75) - dt.quantile(.25) )

#整理成描述性統(tǒng)計(jì)的函數(shù)my_describe <- function(x){  options(digits = 3)  N = length(x);  Min = min(x, na.rm = TRUE);  Q1 = quantile(x, probs = 0.25, na.rm = TRUE);  Median = median(x, na.rm = TRUE);  Q3 = quantile(x, probs = 0.75, na.rm = TRUE);  Max = max(x, na.rm = TRUE);  Mean = mean(x, na.rm = TRUE);  Var = var(x, na.rm = TRUE);  Sd = sd(x, na.rm = TRUE);  Range = abs(diff(range(x)));  #返回結(jié)果  return(data.frame(N = N, Min = Min, Q1 = Q1, Median = Median, Q3 = Q3, Max = Max, Mean = Mean, Var = Var, Sd = Sd, Range = Range))}#可對data數(shù)據(jù)集批量使用sapply(data, my_describe)