创建数据框架与描述性统计

要创建一个数据框架并进行描述性统计，可以使用Python中的pandas库。以下是一个示例代码，展示了如何创建一个数据框架并计算一些描述性统计量。

import pandas as pd

# 创建一个字典，包含数据框架的列
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [25, 30, 28, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 55000, 70000]}

# 创建数据框架
df = pd.DataFrame(data)

# 打印数据框架
print(df)

# 计算描述性统计量
print(df.describe())

上述代码首先导入了pandas库，然后使用一个包含姓名、年龄和薪水的字典来创建一个数据框架。接下来，打印出了创建的数据框架，并使用describe()函数计算了数据框架的描述性统计量，如计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、50%分位数、75%分位数和最大值。

请注意，本示例中的数据是硬编码的，您可以根据自己的数据进行修改和调整。另外，pandas库还提供了许多其他的数据操作和统计函数，您可以根据需要进行进一步的探索和使用。