本文探讨了使用Python进行激素水平影响因素分析的方法，包括数据预处理、偏态分布判断和可视化。通过Pandas读取CSV数据，Seaborn绘制直方图和关系图，Numpy计算偏态系数，揭示了激素水平与性别、年龄的关联性。
探究激素水平的影响因素——使用偏态分布分析的Python实现
在医学研究领域中，经常需要探究激素水平的影响因素，其中涉及到大量的数据处理和可视化。本文将介绍如何使用Python进行偏态分布分析，以更好地探究激素水平的影响因素。
首先，我们需要准备数据。本文使用Pandas库读取一个包含激素水平、性别、年龄等信息的CSV数据集。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('hormone_data.csv')
接下来，我们可以使用Seaborn库对激素水平绘制直方图，观察其分布情况。在此之前，我们需要进行数据的预处理，去除空值、重复值等异常数据。
import seaborn as sns
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