python实现非正态分布转正态分布（BoxCox转换）

功能：将一维非正态分布数据转化为正态分布

输入：xlsx文件含有"患者密度（人/10万人）"一列

输出：将"患者密度（人/10万人）"一列转换为正态分布，并输出

实现代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import matplotlib
from scipy import stats
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

def Box_Cox(file,sheet_name):
    df1 = pd.read_excel(file,sheet_name)
    print(df1["患者密度（人/10万人）"])
    sns.distplot(df1["患者密度（人/10万人）"],color = "#D86457")
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.show()

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    stats.boxcox_normplot(df1["患者密度（人/10万人）"], -20, 20,plot = ax)
    plt.axvline(x = stats.boxcox_normmax(df1["患者密度（人/10万人）"]),color = "#D86457")
    plt.show()

    print(stats.boxcox_normmax(df1["患者密度（人/10万人）"]))
    x = stats.boxcox(df1["患者密度（人/10万人）"],stats.boxcox_normmax(df1["患者密度（人/10万人）"]))
    sns.distplot(x,color = "#D86457")
    plt.show()

    df=pd.DataFrame(x,columns=['转换'])
    print(df)


if __name__=='__main__':
    Box_Cox("F:医学大数据课题论文终稿修改实验差异性分析.xlsx",sheet_name='人口密度分组')

结果展示：

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