Python数据分析利器：轻松计算平均值、中位数与标准差

在数据分析的浩瀚世界中，统计指标犹如指路明灯，帮助我们从纷繁复杂的数据中提取有价值的信息，洞察数据背后的规律。其中，平均值、中位数和标准差无疑是最为基础且至关重要的三大指标。它们分别从不同角度描述数据的集中趋势和离散程度，是理解数据分布、进行数据比较以及构建数据模型的基础。

作为一名Python程序软件专家，我深知Python在数据分析领域的强大实力。Python凭借其简洁的语法、丰富的库以及强大的社区支持，成为了数据科学家的首选语言。本文将深入浅出地介绍如何使用Python高效、便捷地计算平均值、中位数和标准差等统计指标，并结合实际案例，让您轻松掌握这些数据分析的利器。

一、统计指标的重要性：数据分析的基石

在深入Python代码之前，我们首先需要理解为何平均值、中位数和标准差如此重要。它们并非仅仅是简单的数字，而是理解数据本质的关键。

• 平均值 (Mean)： 平均值，又称均值，是描述数据集中趋势的最常用指标。它代表了一组数据的中心位置，通过将所有数值相加并除以数据点的总数来计算。平均值简洁明了，易于理解，广泛应用于各个领域，例如计算平均工资、平均气温、平均销售额等。然而，平均值容易受到极端值（异常值）的影响，当数据中存在极端值时，平均值可能无法准确反映数据的典型水平。

• 中位数 (Median)： 中位数是另一重要的集中趋势指标，它将数据集排序后，位于中间位置的数值。与平均值不同，中位数不受极端值的影响，因此在数据分布偏斜或存在异常值时，中位数更能代表数据的中心位置。例如，在收入分配中，中位数收入往往比平均收入更能反映普通