第四周（1）：数据分布-Python实战

数据准备

数据集地址：http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt

数据集描述：总共只有三列：体温、性别、心率

数据集详细描述：Journal of Statistics Education, V4N2:Shoemaker

体温数据描述性统计信息

import pandas as pd
data_url = 'http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt'
df = pd.read_csv(data_url,sep='\s+',header=None,names=['Temperature','Gender','HeartRate'])
df['Temperature'].describe()  　# 生成描述性统计

输出：

count    130.000000  # 数量
mean      98.249231  # 平均值
std        0.733183  # 标准差
min       96.300000  # 最小值
25%       97.800000  # 第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。
50%       98.300000  # 中位数
75%       98.700000  # 第三四分位数Q3
max      100.800000  # 最大值
Name: Temperature, dtype: float64

检验体温数据是否符合正态分布

K-S检验

from scipy import stats
u = df['Temperature'].mean()
std = df['Temperature'].std()
stats.kstest(df['Temperature'], 'norm', (u, std))

输出：

KstestResult(statistic=0.06472685044046644, pvalue=0.6450307317439967)  # statistic → D值，pvalue → P值

W检验（shapiro -wilk）

stats.shapiro(df['Temperature'])

输出：

(0.9865769743919373, 0.2331680953502655)  # W → 统计数；p-value → p值

以上两种检验都是根据P值是否大于0.05确定是否为正态性，当P>0.05时，可以认为数据是呈正态分布的，小于为非正态性。

数据可视化观察是否符合正态分布

直方图：

df['Temperature'].hist(bins=80,grid=False,figsize=(10,7))

综上，体温数据是满足正态分布的。