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。
使用pandas可快速加载数据，并进行清洗和整理：
对变量的基本特征进行量化总结：
结合图形直观展示数据特征：
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探索变量之间的统计关联：
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。
以上就是python如何应用于数据的基础统计分析的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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