05: Python Programming : Analyzing SPSS Data with Python

Veröffentlicht am: 05 November 2024
auf dem Kanal: Abu Bokkor Shiddik

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Py-05: Analyzing SPSS Data with Python

#INSTALLING_NECESSARY_LIBRARIES

pip install pandas matplotlib seaborn pyreadstat

#LOAD_NECESSARY_LIBRARIES

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pyreadstat

#LOAD_YOUR_SPSS_DATA

file_path = "C:/R/LABSTAT/exam_data.sav" #Make sure this path is correct
data_set, meta = pyreadstat.read_sav(file_path)

print("Column names in the dataset:", data_set.columns)

#CREATE_A_FREQUENCY_TABLE

data_set['Charges_group'] = pd.cut(data_set['Charges'], bins=range(0, int(data_set['Charges'].max()) + 5000, 5000))
charges_frequency = data_set['Charges_group'].value_counts().sort_index()
print("Frequency table of Charges:\n", charges_frequency)

#CALCULATE_DESCRIPTIVE_STATISTICS

desc_stats = data_set['Charges'].describe()
print("Descriptive statistics:\n", desc_stats)

#DATA_VISUALIZATION

plt.figure(figsize=(8, 5))
sns.countplot(x='Region', data=data_set)
plt.title("Distribution of Regions")
plt.xlabel("Region")
plt.ylabel("Count")
plt.show()

#BOX_PLOT_FOR_CHARGES

plt.figure(figsize=(8, 5))
sns.boxplot(y=data_set['Charges'])
plt.title("Boxplot of Charges")
plt.ylabel("Charges")
plt.show()

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