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  • 2021-01-13 09:57:22

    统计分组原则是什么?统计分组的形式是什么分组标志是据以分组的标志。统计分组分组标志选择的正误优劣,关系到统计分组的成败。研究任何现象,均可从许多方面或不同角度划分成不同的组。由于分组标志不同,统计分组所得的结果也不会- -样。 正确地选择分组标志是发挥统计分组作用的关键,也是保证统计分析取得正确结论的前提。怎样才能正确地选择分组标志呢?首先,所选择的分组标志应当符合研究的目的。例如,为了说明工业企业对国家的贡献,可选择创造的产值和利润、税金等标志分组。相反,像职工人数、资金占用数额这样的标志就不符合研究的目的。其次,统计分组要从众多的标志中,选择其中最重要的、最能反映现象本质的标志。最后,要充分地考虑被研究现象所处的时间、地点、条件。

    根据后面这两点要求,例如,研究工业企业生产规模时,这里有许多标志可以说明,统计分组像厂房大小、占地面积、职工人数、设备数量、固定资金、生产能力、产值等。其中,职工人数、固定资金、生产能力这样的标志说明生产规模是带有本质性的。但具体选用哪个标志作为分组标志,还要考虑到当时的时间、地点、条件。如在工业生产发展的初期,技术比较落后,选用职工人数作为分组标志是合宜的。然而,统计分组在技术飞跃发展的今天,主要还是看以设备为基础的工业产品生产能力或固定资产原值这样的标志。马克思主义经济理论对分组的指导作用,明显地表现在分组标志的选择上。统计分组只有根据马克思主义理论对被研究现象进行深人分析的基础上,才能选择出带有本质性的符合研究任务需要的分组标志来。

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  • python 数据统计分组的一些小技巧

    千次阅读 2020-12-24 13:28:15
    (点击上方公众号,可快速关注)html来源:KillerManA前端连接:http://www.jianshu.com/p/e792eea5056cjava最近在用python作数据统计,这里总结了一些最近使用时查找和总结的一些小技巧,但愿能帮助在作这方面时的...

    (点击上方公众号,可快速关注)html

    来源:KillerManA前端

    连接:http://www.jianshu.com/p/e792eea5056cjava

    最近在用python作数据统计,这里总结了一些最近使用时查找和总结的一些小技巧,但愿能帮助在作这方面时的一些童鞋。有些技巧是很日常的用法,平时咱们没有注意,可是在特定场景,这些小方法仍是能带来很大的帮助。python

    1.在字典中将键映射到多个值上面web

    {'b':[4,5,6],算法

    'a':[1,2,3]}数据库

    有时候咱们在统计相同key值的时候,但愿把全部相同key的条目添加到以key为键的一个字典中,而后再进行各类操做,这时候咱们就可使用下面的代码进行操做:微信

    from collections importdefaultdict

    d=defaultdict(list)

    print(d)

    d['a'].append(1)

    d['a'].append(2)

    d['a'].append(3)

    d['b'].append(4)

    d['b'].append(5)

    d['b'].append(6)

    print(d)

    print(d.get("a"))

    print(d.keys())

    print([d.get(i)foriind])

    这里是使用了collections中的方法,这里面还拥有不少有用的方法,咱们有时间在继续进行深刻了解。

    上面代码运行结果:

    defaultdict(,{})

    defaultdict(,{'b':[4,5,6],'a':[1,2,3]})

    [1,2,3]

    dict_keys(['b','a'])

    [[4,5,6],[1,2,3]]

    咱们将数据填入以后,至关于进行快速分组,而后遍历每一个组就能够统计一些咱们须要的数据。

    2.迅速转换字典键值对

    data={...}

    zip(data.values(),data.keys())

    data是咱们的格式数据,使用zip后进行快速键值转换,而后可使用max,min之类函数进行数据操做。

    3.经过公共键对字典进行排序

    from operator import itemgetter

    data=[

    {'name':"bran","uid":101},

    {'name':"xisi","uid":102},

    {'name':"land","uid":103}

    ]

    print(sorted(data,key=itemgetter("name")))

    print(sorted(data,key=itemgetter("uid")))

    数据格式就是data,咱们想要对name或者uid进行排序咱们就是用代码中的方法。

    运行结果:

    [{'name':'bran','uid':101},{'name':'land','uid':103},{'name':'xisi','uid':102}]

    [{'name':'bran','uid':101},{'name':'xisi','uid':102},{'name':'land','uid':103}]

    正如咱们指望中的同样

    4.对列表中的多个字典根据某一字段进行分组

    注意注意,在进行分组前要首先对数据进行排序处理,排序字段根据实际要求来选择

    即将处理的数据:

    rows=[

    {'name':"bran","uid":101,"class":13},

    {'name':"xisi","uid":101,"class":11},

    {'name':"land","uid":103,"class":10}

    ]

    指望处理结果:

    {

    101:[{'name':'xisi','class':11,'uid':101},{'name':'bran','class':13,'uid':101}],

    103:[{'name':'land','class':10,'uid':103}]

    }

    咱们按照uid进行分组,这里只是演示,uid通常也不会重复。

    这个比较复杂一点,咱们一部一步来分解

    some=[('a',[1,2,3]),('b',[4,5,6])]

    print(dict(some))

    结果:

    {'b': [4, 5, 6], 'a': [1, 2, 3]}

    这里咱们的目的是将元组转换成字典,这个很简单,应该都能看懂。接着咱们来下一步对待处理数据进行排序:

    data_one=sorted(rows,key=itemgetter("class"))

    print(data_one)

    data_two=sorted(rows,key=lambdax:(x["uid"],x["class"]))

    print(data_two)

    这里咱们提供两种排序方式原理相同,只是样式稍有区别,第一种data_one是直接使用itemgetter,按照咱们前面使用过得,直接按照某一字段进行排序,但是有时候咱们会有另外一种要求:

    先按照某一字段排序,当第一字段重复时,再按照另外一字段排序。

    这时咱们就用第二种方法,进行多字段值排序。

    排序结果以下:

    [{'name':'land','class':10,'uid':103},{'name':'xisi','class':11,'uid':101},{'name':'bran','class':13,'uid':101}]

    [{'name':'xisi','class':11,'uid':101},{'name':'bran','class':13,'uid':101},{'name':'land','class':10,'uid':103}]

    结果你们慢慢看一下,仍是略有差异。

    接下来就进行最后一步了,将咱们刚才讲的两种方式结合起来使用:

    data=dict([(g,list(k))forg,kingroupby(data_two,key=lambdax:x["uid"])])

    print(data)

    咱们对排序好的数据进行分组,而后生成元组列表,最后将其转换成字典,这里大功告成,咱们成功将数据进行分组。

    今天这些小技巧在处理一些数据方面仍是颇有帮助的,但愿能帮到在这方面有须要的童鞋~

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  • nbsp统计图表利用Excel进行数据分组和制作统计图表.doc15页本文档一共被下载:次,您可全文免费在线阅读后下载本文档。 下载提示1.本站不保证该用户上传的文档完整性,不预览、不比内容而直接下载产生的反悔问题...

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    利用Excel进行数据分组和制作统计图表.doc15页

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    实训指导书

    课程名称 统计学

    实训班级10财务管理4、10、14班

    任课教师 张翠凤

    二零一一年十月

    实训指导书

    实训项目:Excel在统计整理中的应用

    实训目的:Excel提供了大量的统计图形供用户根据需要和图形功能选择使用,其中绝大多数是统计图,能够较好地展示数据的分布形态,直观形象地描述现象的数量规律性。通过本实训达到使学生熟练运用Excel图表工具的目的。

    实训内容:利用Excel进行数据分组和制作统计图表

    实训要求:熟悉Excel的基本功能,掌握利用Excel进行分组与汇总、编制统计表、绘制统计图的基本方法,熟练在计算机上进行操作。

    实训方法:机房老师边演示边讲解,学生动手操作。

    一、利用Excel进行统计分组、编制次数分布表及绘制统计图的基本思路

    (一)输入数据并排序

    Excel可以根据用户的要求对数据清单的行或列中的数据进行排序。排序时,Excel将利用指定的排序顺序重新排行、列或各单元格,从而使数据的规则性更加简洁地表现出来。

    (二)选择分组形式

    根据所学知识,分析数据特点,选择合适的分组形式,确定组距和组限。

    (三)进行分组并编制次数分布表

    利用Excel的主要功能和工具实现分组,并计算次数、频率等,得到次数分布表的基本结构。

    (四)绘制统计图

    根据次数分布表的基本结构资料绘制统计图,并根据需要对次数分布表和次数分布图进行调整。各种图的做法大同小异,这里主要以柱形图和饼图为例,介绍制作统计图的工作步骤。

    (五)输出结果

    将整理好的统计表和统计图按要求格式打印输出。

    二、实例说明Excel操作步骤

    用Excel进行统计分组、编制次数分布表主要有两种方法:一是利用频数分布函数FREQUENCY;二是利用数据分析中的“直方图”工具。

    方法一:频数分布函数是Excel的一个工作表函数,是编制次数分布的主要工具。具体操作方法见教材P24。这里不再细述,同学们按照教材进行练习。

    方法二:直方图工具。直方图工具是Excel中进行数据分析的一个常用工具。本指导书主要是就直方图工具的操作使用来说明。

    直方图工具的使用要求:直方图工具在“工具”中“数据分析”里,如果Excel初次使用尚未安装数据分析功能,必须依次选择“工具”、“加载宏”,在安装光盘中加载数据“分析工具库”。加载成功后,可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项,里面有“直方图”等多种统计数据分析工具,安装完毕就使用了。如图1、图2、图3所示。

    图1 安装加载宏

    图2 添加分析工具库选项

    图3 数据分析选项

    【实训举例1】某车间50名工人加工零件日产量资料如下:

    122124129139106134127123118112

    117130122125117112134127123119

    108131125117122113122123127135

    133126122118108137114121128124

    111118123126133115139128124121

    要求:根据资料编制组距为5的分配数列,编制次数分布表并绘制次数分布直方图。

    操作步骤:(本例介绍直方图工具的操作方法)

    第一步,数据输入、排序及分组。启动Excel,新建一个工作簿命名为“数据整理1”。在工作表上的(C2:C51)矩形区域内输入50名工人的日产量数据资料,选中数据资料,进行数据排序,并进行分组。将分组情况及各组上限值分别列出。见图1—1。

    注意:因为连续式分组中上组限不在内原则,所以这里输入的上限值是非常接近于分组列举的上限值,但不能等于源数据中任何一个数,并将这些值按升序排列。

    图1—1 输入50名工人产量数据、分组及各组上限值

    第二步,选择“直方图”工具。在工具菜单中单击“数据分析”选项,从其对话框的分析工具列表中选择“直方图”,打开“直方图”对话框,如图1—2所示。

    图1—2 工具—数据分析—直方图

    第三步,填写“直方图”各项。如图1—3所示。

    注意:“直方图”中各项可直接输入,也可将光标放在应填写项目中,然后拖动鼠标选中对应区域,则各项自动填写。

    本例中采用输入方法,其中:

    输入区域:在此输入待分析数据区域的单元格范围。本例中输入$C$2:$C$51。

    接收区域(可选):在此输入接收区域的单元格范围,该区域应包含一组可选的用来计算频数的边界值,即各分组的上限值。本例中输入$E$2:$E$8,

    输出区域:选择输入区域,可以直接选择一个区域,也可以直接输入一个单元格(代表输出区域的左上角),推荐只输人一个单元格(本例为$E$11),因为往往事先并不知道具体的输出区域有多大

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  • java8 Stream 多条件分组统计

    千次阅读 2021-03-15 15:18:18
    }//按照维度分组统计 final Map groupVOMap =settleVOList.stream() .collect(Collectors.groupingBy(n-> getGroupKey(n), Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), m ->{final Double ticketPrice =m....

    SettleVO类

    @Data

    @ToStringpublic class SettleVO implementsSerializable {privateLong id;/*** 日期*/

    privateString sendDate;/*** 始发中心所在的城市*/

    privateString startCityId;/*** 始发城市名称*/

    privateString startCityName;/*** 目的城市*/

    privateString endCityId;/*** 目的城市名称*/

    privateString endCityName;/*** 耗时*/

    privateBigDecimal timeConsuming;/*** 机票价格*/

    privateDouble ticketPrice;/*** 公里数*/

    privateInteger distance;

    }

    SettleGroupVO类

    @Data

    @ToStringpublic class SettleGroupVO implementsSerializable {/***耗时*/

    privateBigDecimal timeConsuming;/*** 机票价格*/

    privateDouble ticketPrice;/*** 公里数*/

    privateInteger distance;

    }

    主函数:public classStaticService {public static voidmain(String[] args) {//制造测试数据

    List settleVOList = new ArrayList<>();for (int i = 10; i < 30; i++) {final SettleVO settleVO = newSettleVO();

    settleVO.setSendDate("2020-07-" +String.valueOf(i));

    settleVO.setStartCityId("100" + (i % 5));

    settleVO.setEndCityId("200" + (i % 5));

    settleVO.setTicketPrice((double) (i % 5));

    settleVO.setTimeConsuming(new BigDecimal(i % 5));

    settleVO.setDistance(100 * (i % 5));

    settleVOList.add(settleVO);

    }//按照维度分组统计

    final Map groupVOMap =settleVOList.stream()

    .collect(Collectors.groupingBy(n-> getGroupKey(n), Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), m ->{final Double ticketPrice =m.stream().mapToDouble(SettleVO::getTicketPrice).sum();final BigDecimal timeConsuming = m.stream().map(e ->e.getTimeConsuming()).reduce(BigDecimal::add).get();final Integer distance =m.stream().mapToInt(SettleVO::getDistance).sum();

    SettleGroupVO settleGroupVO= newSettleGroupVO();

    settleGroupVO.setTicketPrice(ticketPrice);

    settleGroupVO.setTimeConsuming(timeConsuming);

    settleGroupVO.setDistance(distance);returnsettleGroupVO;

    })));

    System.out.println("groupByMap=" +groupVOMap.size());

    groupVOMap.forEach((k, v)->{

    System.out.println(k.toString());

    System.out.println(v.toString());

    });

    }//获取分组维度

    private static SettleVO getGroupKey(finalSettleVO vo) {final SettleVO groupKey = newSettleVO();

    groupKey.setSendDate(vo.getSendDate());

    groupKey.setStartCityId(vo.getStartCityId());

    groupKey.setEndCityId(vo.getEndCityId());returngroupKey;

    }

    }

    测试结果:

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对统计资料进行分组的目的