前三章:

1，python中的常見庫：

2，截斷均值是去掉高低極端值之后的平均數。

3，眾數是指數據集中出現最頻繁的值。眾數并不經常用來度量定性變量的中心位置，更用于定性變量。眾數不具有唯一性。

4，極差=最大值-最小值

5，標準差: 標準差度量數據偏離均值的程度，計算公式為：

6，變異系數

變異系數度量標準差相對于均值的集中趨勢，計算公式為：

7，統計量分析：均值，中位數，眾數。

8，集中趨勢度量：極差，標準差，變異系數，4分位數間距

9，周期性分析和貢獻度分析

10，相關系數

10.1 Pearson相關系數

一般用于分析兩個連續(xù)性變量之間的關系，其計算公式如下。

10.2Spearman秩相關系數

Pearson線性相關系數要求連續(xù)變量的取值服從正態(tài)分布。不服從正態(tài)分布的變量，分類或等級變量之間的關聯性可采用Spearman秩相關系數來描述。

其計算公式如下:

只要兩個變量具有嚴格單調的函數關系，那么他們就是完全Spearman相關的，這與Pearson相關不同,Pearson相關只有在變量具有箱型關系時才是完全相關的。

11，pandas 主要統計函數特征函數：

其中corr()中有一個參數method 參數，支持pearson , kendall ,spearman

12,累計統計特征函數：

注意:

pd.rolling_sum(D) D為Series對象

14，統計做圖函數