什么是描述性统计分析？主要包含哪些内容？ Python
描述性统计分析（Descriptive Statistics）是统计学中的一个重要概念，它是通过对数据进行总结、归纳和解释，来描述和展示数据特征的方法。描述性统计分析可以帮助我们对数据进行初步的分析和了解，从而在后续的数据分析和决策过程中提供基础。
主要包含的内容如下：
- 数据集基本特征分析
描述数据集的基本特征，包括数据的类型、数据的个数、缺失值等情况，以及对于连续型变量的均值、标准差、最大值、最小值、四分位数等描述统计量。
- 单变量分析
单变量分析主要是针对单一变量进行研究，包括离散型变量和连续型变量。离散型变量可以用频数表和频率分布表来表示，连续型变量可以用直方图、箱线图等图形或者描述性统计量来进行分析。
- 双变量分析
双变量分析是指在两个变量之间进行研究，主要是了解两个变量之间的相关关系。可以使用散点图、回归分析等手段来展示两个变量之间的关系。
在 Python 中，我们可以使用 Pandas 库和 Matplotlib 库来进行描述性统计分析。
下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 Pandas 库中的 describe() 函数对数据集进行基本特征的分析。同时也展示了如何使用 Matplotlib 库中的 hist() 函数来绘制直方图。
import pandas as pd
import matplotlib