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Created on Fri Feb 17 11:30:57 2017

@author: yunjinqi

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Differentiate yourself in the world from anyone else.
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import pandas as pd
df=pd.read_excel('luowen.xls')
df.head()
df=df.iloc[::,8]
df.head()
df.shift(1).head()
rate=(df-df.shift(1))/df.shift(1)
rate=rate.dropna()
rate.head()
############################################計算資料的基本統計量：均值，方差，偏度，峰度等
import stats as sts
import numpy as np
len(rate)#長度
rate.mean()#均值
rate.std()#標準差
rate.var()#var
rate.describe()#描述
sts.skewness(rate)
sts.kurtosis(rate)
###引用別人寫的
scores=rate
#集中趨勢的度量  
print('求和：',np.sum(scores))  
print('個數：',len(scores))  
print('平均值:',np.mean(scores))  
print('中位數:',np.median(scores))  
print('眾數:',sts.mode(scores))  
print('上四分位數',sts.quantile(scores,p=0.25))  
print('下四分位數',sts.quantile(scores,p=0.75))  
#離散趨勢的度量  
print('最大值:',np.max(scores))  
print('最小值:',np.min(scores))  
print('極差:',np.max(scores)-np.min(scores))  
print('四分位差',sts.quantile(scores,p=0.75)-sts.quantile(scores,p=0.25))  
print('標準差:',np.std(scores))  
print('方差:',np.var(scores))  
print('離散係數:',np.std(scores)/np.mean(scores))  
#偏度與峰度的度量  
print('偏度:',sts.skewness(scores))  
print('峰度:',sts.kurtosis(scores))