Python通过pandas、numpy、matplotlib、seaborn和scipy等库实现高效数据统计分析：1. 用pandas读取数据（read_csv）、查看结构（head、info）并处理缺失值（dropna、fillna）；2. 利用describe()和value_counts()进行描述性统计；3. 借助直方图、箱线图、密度图和散点图可视化分布；4. 通过corr()、cov()和ttest_ind()开展相关性与假设检验，结合业务解读结果。
Python在数据基础统计分析中应用广泛，主要依赖于几个核心库：pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，matplotlib和seaborn用于可视化，scipy用于统计检验。通过这些工具，可以高效完成描述性统计、分布分析、相关性计算和假设检验等任务。
1. 数据读取与预处理
使用pandas可快速加载数据，并进行清洗和整理：
- 读取数据：pd.read_csv() 支持CSV、Excel等多种格式
- 查看结构：df.head()、df.info() 快速了解数据概况
- 处理缺失值：df.dropna() 或 df.fillna() 处理空值
- 类型转换：df.astype() 确保数值型字段可用于计算
2. 描述性统计分析
对变量的基本特征进行量化总结：
- 常用指标：均值（mean）、中位数（median）、标准差（std）、最小/最大值、四分位数
- 一键输出：df.describe() 自动生成数值列的统计摘要
- 频数统计：df['column'].value_counts() 查看分类变量分布
3. 分布与可视化分析
结合图形直观展示数据特征：
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- 直方图：df['column'].plot(kind='hist') 观察数据分布形态
- 箱线图：df.boxplot(column='value', by='group') 识别异常值
- 密度图：df['column'].plot(kind='kde') 展示概率密度趋势
- 散点图：plt.scatter(x, y) 初步判断变量间关系
4. 相关性与简单推断
探索变量之间的统计关联：
- 相关系数：df.corr() 计算皮尔逊相关矩阵，判断线性关系强度
- 协方差：df.cov() 衡量两变量共同变化趋势
- 假设检验：scipy.stats.ttest_ind() 检验两组样本均值是否显著差异
- 正态性检验：scipy.stats.shapiro() 判断数据是否符合正态分布
基本上就这些。用好pandas的聚合函数和scipy的统计方法，配合简单的图表，就能完成大多数基础分析任务。关键在于理解每个统计量的意义，并结合业务背景解读结果。
