Python统计数据分析核心是pandas、numpy、scipy和matplotlib/seaborn：用describe()得基础统计量，groupby实现分层汇总，scipy.stats做t检验、卡方检验和相关性分析，seaborn快速绘直方图、箱线图和热力图，并强调先用info()和isnull().sum()检查数据质量。
用 Python 统计数据，核心是用好 pandas（处理表格数据）、numpy（数值计算）、scipy（统计检验）和 matplotlib/seaborn（可视化）。不需要写复杂代码，几行就能完成常见统计任务。
读入数据后，直接调用 .describe() 就能一键输出均值、标准差、最小值、四分位数、最大值等：
<font size="2">import pandas as pd<br>df = pd.read_csv("data.csv")<br>print(df.describe()) # 对所有数值列自动统计</font>想单独算某个指标，比如某列的中位数或方差，直接用方法：
df["age"].mean() → 平均年龄df["score"].median() → 分数中位数df["price"].std() → 价格标准差df["category"].value_counts() → 分类变量频数统计比如“不同城市销量平均值”“各年级男生女生人数”，用 groupby + 聚合函数最方便：
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<font size="2"># 按城市统计平均销量和总销量<br>df.groupby("city")["sales"].agg(["mean", "sum"])<br><br># 按年级和性别统计人数<br>df.groupby(["grade", "gender"]).size()</font>支持多列分组、多种聚合方式混用，还能加条件筛选后再统计，灵活度高。
需要判断两组数据是否有显著差异？变量之间是否相关？直接调用 scipy.stats：
from scipy.stats import ttest_ind; ttest_ind(group_a, group_b)
from scipy.stats import chi2_contingency; chi2_contingency(pd.crosstab(df["sex"], df["buy"]))
df[["height", "weight"]].corr(method="pearson")
返回结果包含统计量、p 值，帮你快速判断是否显著。
光看数字容易忽略异常值或偏态。用 seaborn 几行就能出专业图表：
<font size="2">import seaborn as sns<br>import matplotlib.pyplot as plt<br><br>sns.histplot(df["income"], kde=True) # 直方图+密度曲线<br>sns.boxplot(x="region", y="sales", data=df) # 分组箱线图<br>sns.heatmap(df.corr(), annot=True) # 相关性热力图</font>
图形比数字更直观，常能第一时间发现问题，比如某城市销量异常高、收入严重右偏等。
基本上就这些——从读数据、算指标、分组汇总，到检验和画图，Python 都有成熟、简洁的实现。不复杂但容易忽略的是：先用 df.info() 和 df.isnull().sum() 看清数据质量，再统计，效果会好很多。
以上就是用python怎么统计数据的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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