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如何计算 pandas 中的四分位数（举例）
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如何计算 pandas 中的四分位数（举例）经过 本杰明·安德森博
7月 12, 2023
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0 条评论 在统计学中，四分位数是将一组数据分为四个相等部分的值。 在分析分布时，我们通常对以下四分位数感兴趣： 第一个四分位数 ( Q1 )：位于第 25 个百分位数的值第二个四分位数 ( Q2 )：位于第 50 个百分位数的值第三四分位数 ( Q3 )：位于第 75 个百分位数的值您可以使用以下方法来计算 pandas DataFrame 中列的四分位数： 方法 1：计算列的四分位数 df[' some_column ']. quantile ([ 0.25 , 0.5 , 0.75 ])方法 2：计算每个数字列的四分位数 df. quantile (q=[ 0.25 , 0.5 , 0.75 ], axis= 0 , numeric_only= True )以下示例展示了如何在实践中使用以下 pandas DataFrame 的每种方法： import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'], ' points ': [12, 14, 14, 16, 24, 26, 28, 30, 31, 35], ' assists ': [2, 2, 3, 3, 4, 6, 7, 8, 10, 15]}) #view DataFrame print (df) team points assists 0 to 12 2 1 B 14 2 2 C 14 3 3 D 16 3 4 E 24 4 5 F 26 6 6 G 28 7 7:30 8 8 I 31 10 9 D 35 15示例 1：计算列的四分位数以下代码显示如何仅计算点列的四分位数： #calculate quartiles for points column df[' points ']. quantile ([ 0.25 , 0.5 , 0.75 ]) 0.25 14.5 0.50 25.0 0.75 29.5 Name: points, dtype: float64从结果我们可以看出： 第一个四分位数是14.5 。第二个四分位数是25 。第三个四分位数是29.5 。通过了解这三个值，我们就可以很好地了解这些值在点列中的分布情况。 示例 2：计算每个数字列的四分位数以下代码显示了如何计算 DataFrame 中每个数字列的四分位数： #calculate quartiles for each numeric column in DataFrame df. quantile (q=[ 0.25 , 0.5 , 0.75 ], axis= 0 , numeric_only= True ) assist points 0.25 14.5 3.00 0.50 25.0 5.00 0.75 29.5 7.75输出显示 DataFrame 的两个数字列的四分位数。 请注意，有多种方法可以计算分布的四分位数。 请参阅 pandas 文档页面，了解 pandas quantile()函数用于计算四分位数的不同方法。 其他资源以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见任务： 如何计算熊猫的百分比变化如何计算 pandas 的累积百分比如何计算 pandas 中一组内总数的百分比 关于作者 本杰明·安德森博大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多 添加评论取消回复 |
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