python根据显著性水平计算正态分布分位点

最新推荐文章于 2024-10-09 11:43:43 发布

程序员奇奇

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分类专栏： python实战100例文章标签： python 统计学习数据分析

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该文章展示了如何利用Python的Scipy库计算正态分布的累积分布函数值，并结合Pandas处理Excel数据。通过对数据列的遍历和加总，然后应用norm.ppf函数，将结果存储到新的DataFrame中，最后处理无穷大值和缺失值并保存到新的Excel文件。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

原始数据:

Aaa	Aa	A	Baa	Ba	B	Caa-C	Default
91.69%	8.06%	0.14%	0.06%	0.05%	0.00%	0.00%	0.00%
0.40%	90.07%	9.03%	0.37%	0.05%	0.02%	0.02%	0.04%
0.05%	1.86%	92.32%	5.32%	0.30%	0.09%	0.02%	0.05%
0.02%	0.07%	2.94%	92.86%	3.34%	0.50%	0.14%	0.14%
0.00%	0.02%	0.12%	6.16%	84.67%	7.76%	0.91%	0.37%
0.01%	0.01%	0.04%	0.16%	5.24%	83.80%	9.13%	1.62%
0.00%	0.01%	0.01%	0.02%	0.14%	6.92%	84.15%	8.77%

结果:

完整的代码:

from scipy import stats
import pandas as pd
import numpy as np

data=pd.read_excel("sheet2.xlsx") #读数据
print(data.columns)
print(data.values)
result=[[] for i in range(len(data.values))] # 存放结果
for idx,line in enumerate(data.values):
    temp=0
    for i in line:
        temp=temp+i
        result[idx].append(stats.norm.ppf(temp)) #round(
name=['Aaa', 'Aa', 'A', 'Baa', 'Ba', 'B', 'Caa-C', 'Default']
test=pd.DataFrame(columns=name,data=result)
test=test.replace([np.inf, -np.inf],10) #无穷大
test = test.fillna(-1)
test.to_excel('result.xlsx')

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