python对数据列表进行正态分布检验，结果写入excel

最近刚入门python，欢迎大家多多指教！
最近接到老师的一个项目，要求对一些医疗数据进行分析

现在编写一个allfunction.py函数文件，使得获取excel的数据后，可以对数据进行数据分析。

from xlrd import open_workbook
from xlutils.copy import copy
import xlrd
import xlwt
from pandas.core.frame import DataFrame
from datetime import date, datetime
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
from xlutils.copy import copy

# 绘图大致判断其是否符合正态分布
def drawing(list,drawfilename):
    c = {"HR_SCORE_CHANGE": list}  
    datas = DataFrame(c)
    print(datas)

    fig = plt.figure(figsize = (10,6))
    ax2 = fig.add_subplot(1,1,1)
    datas.hist(bins=50,ax = ax2)
    datas.plot(kind = 'kde', secondary_y=True,ax = ax2)
    plt.grid()
    plt.savefig(drawfilename + "描绘正态分布直方图.png")  # 保存图片
    #plt.show()
    plt.cla()
    plt.clf()
    plt.close()

#list为分析的列表，string为excel中的添加的总标题名
def analyselist(list,string):
    # .kstest方法：KS检验，参数分别是：待检验的数据，检验方法（这里设置成norm正态分布），均值与标准差
    # 结果返回两个值：statistic → D值，pvalue → P值,p值大于0.05，为正态分布
    df = pd.DataFrame(list, columns=['value'])
    u = df['value'].mean()  # 计算均值
    std = df['value'].std()  # 计算标准差
    result = stats.kstest(df['value'], 'norm', (u, std))

    #数据记入至excel表
    r_xls = open_workbook("Summary of analysis results.xls") # 读取excel文件
    rows_old = r_xls.sheets()[0].nrows # 获取已有的行数
    excel = copy(r_xls) # 将xlrd的对象转化为xlwt的对象
    table = excel.get_sheet(0) # 获取要操作的sheet
    #print (rows_old)
    #对excel表追加一行内容

    table.write_merge(1 + rows_old, 1 + rows_old, 0, 6, string) #合并0至6列的单元格，写入string
    title = ["最大值", "最小值", "平均值", "方差", "标准差", "变异系数", "pvalue"]
    # 写入"最大值", "最小值", "平均值", "方差", "标准差", "变异系数", "pvalue"标题

    for i in range(0, len(title)):
        table.write(2 + rows_old, i, title[i])

        table.write(3 + rows_old, 0, str(np.max(list)))
        table.write(3 + rows_old, 1, str(np.min(list)))
        table.write(3 + rows_old, 2, str(format(np.mean(list),'.4f')))
        table.write(3 + rows_old, 3, str(format(np.var(list),'.4f')))
        table.write(3 + rows_old, 4, str(format(np.std(list), '.4f')))
        table.write(3 + rows_old, 5, str(format((np.std(list, ddof=1)/np.mean(list)), '.4f')))
        table.write(3 + rows_old, 6, result[1])

    if float(result[1])> 0.05:
        table.write_merge(4 + rows_old, 4 + rows_old, 0, 6, "输出结果pvalue>0.05，接受其符合正态分布的假设！")
    else:
        table.write_merge(4, 4, 0, 6, "输出结果pvalue<0.05，不接受其符合正态分布的假设！")

    excel.save("Summary of analysis results.xls") # 保存并覆盖文件

结果如下：


代码借鉴了很多CSDN博主和博客园上发表的文章，涉及较多，没有一一记录，在这里向他们表示感谢，初学python很多东西不是特别熟练，欢迎大家多多交流