<\/p>\n
In der Statistik sind Dezile<\/strong> Zahlen, die einen Datensatz in zehn Gruppen gleicher H\u00e4ufigkeit unterteilen.<\/span><\/p>\n Das erste Dezil ist der Punkt, den 10 % aller Datenwerte unterschreiten. Das zweite Dezil ist der Punkt, an dem 20 % aller Datenwerte unterschritten werden, und so weiter.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um Dezile eines Datensatzes in Python zu berechnen:<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man einen gef\u00e4lschten Datensatz mit 20 Werten erstellt und dann die Dezilwerte des Datensatzes berechnet:<\/span><\/p>\n Dezile werden wie folgt interpretiert:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass der erste Wert der Ausgabe (56) lediglich den Mindestwert des Datensatzes angibt.<\/span><\/span><\/p>\n Um jeden Datenwert in einem Dezil zu platzieren, k\u00f6nnen wir die Pandas- Qcut<\/strong> -Funktion verwenden.<\/span><\/p>\n So verwenden Sie diese Funktion f\u00fcr den Datensatz, den wir im vorherigen Beispiel erstellt haben:<\/span><\/p>\n Das Ergebnis l\u00e4sst sich wie folgt interpretieren:<\/span><\/p>\n Und so weiter.<\/span><\/p>\n So berechnen Sie Perzentile in Python<\/a> In der Statistik sind Dezile Zahlen, die einen Datensatz in zehn Gruppen gleicher H\u00e4ufigkeit unterteilen. Das erste Dezil ist der Punkt, den 10 % aller Datenwerte unterschreiten. Das zweite Dezil ist der Punkt, an dem 20 % aller Datenwerte unterschritten werden, und so weiter. Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um Dezile eines Datensatzes in […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n\nn.p. percentile<\/span> (var, np. arange<\/span> (0, 100, 10))\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel: Dezile in Python berechnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createdata\n<\/span>data = np. array<\/span> ([56, 58, 64, 67, 68, 73, 78, 83, 84, 88,\n 89, 90, 91, 92, 93, 93, 94, 95, 97, 99])\n\n#calculate deciles of data\n<\/span>n.p. percentile<\/span> (data, np. arange<\/span> (0, 100, 10))\n\narray([56., 63.4, 67.8, 76.5, 83.6, 88.5, 90.4, 92.3, 93.2, 95.2])<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
Beispiel: Platzieren von Werten in Dezilen in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create data frame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' values<\/span> ': [56, 58, 64, 67, 68, 73, 78, 83, 84, 88,\n 89, 90, 91, 92, 93, 93, 94, 95, 97, 99]})\n\n#calculate decile of each value in data frame\n<\/span>df[' Decile<\/span> '] = pd. qcut<\/span> (df[' values<\/span> '], 10, labels= False<\/span> )\n\n#display data frame\n<\/span>df\n\n\tvalues Decile\n0 56 0\n1 58 0\n2 64 1\n3 67 1\n4 68 2\n5 73 2\n6 78 3\n7 83 3\n8 84 4\n9 88 4\n10 89 5\n11 90 5\n12 91 6\n13 92 6\n14 93 7\n15 93 7\n16 94 8\n17 95 8\n18 97 9\n19 99 9<\/span>\n<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So berechnen Sie den Interquartilbereich in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"