导语：
本文主要介绍了关于python如何应用于数据的基础统计分析的相关知识，包括python主要用于做什么，以及中国经济总量这些编程知识，希望对大家有参考作用。
使用实例：
分别统计
Excel中
蛋白质和固形物数据
1. 建立自定义函数（方法），根据任务要求分别计数蛋白质和固体
def prod_describe(data, classify, category, remove_col):
desc = data.groupby([classify])[category].describe()
desc.drop(columns=remove_col, axis=1, inplace=True)
# Range(极差) = max - min
desc["极差"] = desc["max"] - desc["min"]
# 更新统计数据的列名称（英文--》中文）
desc = desc.rename(columns={"count": "样品数量",
"mean": "平均值",
"std": "标准偏差",
"min": "最小值",
"max": "值"})
desc = desc.sort_values(by=["样品数量"], axis=0, ascending=False)
return desc
# 由于报告不需要分位数的统计量，故删除这些字段[25%, 50%, 70%]
remove_col = ["25%", "50%", "75%"]
2、关键参数的赋值
classify = "产品"
category1 = "蛋白质"
category2 = "固形物"
data = data_prep.copy()3.根据产品名称实现蛋白质和固体的统计
category1_desc = prod_describe(data, classify, category1, remove_col)
category2_desc = prod_describe(data, classify, category2, remove_col)4.汇总两次统计结果，写入Excel文件保存
category2])
file = "d:/test/Summary/Data_Statistics.xlsx"
result.to_excel(file, sheet_name="Statistics")
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