統計分析包括描述統計和推斷統計兩個部分。

對已有的數據整理，計算數據指標，平均數，中位數，中數，數據的離散度（極差，平均絕對偏差，方差標準差）是最常用的技術手段，也是最容易的。

# hanbb # come on!!! import tushare as ts import matplotlib.pyplot as plt# 股票數據獲取 data_zglt = ts.get_hist_data('600050',start='2015-06-23',end='2017-11-16') data_pfyh = ts.get_hist_data('600000',start='2015-06-23',end='2017-11-16')# 收益率計算 data_zglt['returns'] = (data_zglt['close']-data_zglt['close'].shift(1))/data_zglt['close'].shift(1) data_pfyh['returns'] = (data_pfyh['close']-data_pfyh['close'].shift(1))/data_pfyh['close'].shift(1)# 求平均值 print(data_zglt['returns'].mean(),data_pfyh['returns'].mean()) # 求中位數 print(data_zglt["returns"].median(),data_pfyh["returns"].median()) # 求眾數 print(data_zglt["returns"].mode(),data_pfyh["returns"].mode())# 四分位數 print(data_zglt['returns'].quantile(i) for i in [0.25,0.75]) print(data_pfyh['returns'].quantile(i) for i in [0.25,0.75])# 數據的離散度 穩定性 # 極差 print(data_zglt['returns'].max()-data_zglt['returns'].min()) print(data_pfyh['returns'].max()-data_pfyh['returns'].min())# 平均絕對偏差(MAD:mean absolute devation) # define：數據和均值差值的 之和 的平均數（除以N） print(data_zglt["returns"].mad(),data_pfyh["returns"].mad())# 方差（variance）和標準差（standard deviation） # var define：數據和均值差值的 平方之和 的平均數（除以N-1） print(data_zglt["returns"].var(),data_pfyh["returns"].var()) print(data_zglt["returns"].std(),data_pfyh["returns"].std())# 描述性數據 print(data_zglt["returns"].describe(),data_pfyh["returns"].describe())

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的2.13 描述性统计（平均数，中位数，中数，数据的离散度（极差，平均绝对偏差，方差标准差））...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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