将分布拟合到Python Pandas DF with Groupby

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

# 创建示例数据框
data = pd.DataFrame({
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})

# 使用Groupby函数分组
grouped = data.groupby('Category')

# 定义拟合的分布函数
def fit_distribution(data):
    params = stats.norm.fit(data)  # 假设使用正态分布进行拟合
    return stats.norm(*params)

# 对每个组进行分布拟合
fit_results = grouped['Value'].apply(fit_distribution)

# 打印拟合结果
for category, fit_result in fit_results.iteritems():
    print('Category:', category)
    print('Distribution:', fit_result.dist.name)
    print('Parameters:', fit_result.dist.shapes)
    print('Link:', '腾讯云相关产品和产品介绍链接地址')
    print()