{"id":958,"date":"2023-07-28T04:33:25","date_gmt":"2023-07-28T04:33:25","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/python-interquartilbereich\/"},"modified":"2023-07-28T04:33:25","modified_gmt":"2023-07-28T04:33:25","slug":"python-interquartilbereich","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/python-interquartilbereich\/","title":{"rendered":"So berechnen sie den interquartilbereich in python"},"content":{"rendered":"

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Der Interquartilbereich<\/strong> , oft \u201eIQR\u201c genannt, ist eine M\u00f6glichkeit ,<\/strong> die Verteilung der mittleren 50 % eines Datensatzes zu messen. Sie wird als Differenz zwischen dem ersten Quartil* (dem 25. Perzentil) und dem dritten Quartil (dem 75. Perzentil) eines Datensatzes berechnet.<\/span><\/p>\n

Gl\u00fccklicherweise ist es einfach, den Interquartilbereich eines Datensatzes in Python mit der Funktion numpy.percentile()<\/a> zu berechnen.<\/span><\/p>\n

Dieses Tutorial zeigt einige Beispiele f\u00fcr die praktische Verwendung dieser Funktion.<\/span><\/p>\n

Beispiel 1: Interquartilbereich einer Tabelle<\/strong><\/span><\/h3>\n

Der folgende Code zeigt, wie der Interquartilbereich von Werten in einer einzelnen Tabelle berechnet wird:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#define array of data<\/span>\ndata = np.array([14, 19, 20, 22, 24, 26, 27, 30, 30, 31, 36, 38, 44, 47])\n\n#calculate interquartile range<\/span> \nq3, q1 = np. percentile<\/span> (data, [75,25])\niqr = q3 - q1\n\n#display interquartile range<\/span> \niqr\n\n12.25<\/strong><\/pre>\n
 Der Interquartilbereich dieses Datensatzes betr\u00e4gt 12,25<\/strong> . Dies ist die Verteilung der mittleren 50 % der Werte in diesem Datensatz.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 2: Interquartilbereich einer Datenrahmenspalte<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Der folgende Code zeigt, wie der Interquartilbereich f\u00fcr eine einzelne Spalte in einem Datenrahmen berechnet wird:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create data frame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'rating': [90, 85, 82, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],\n                   'points': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],\n                   'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],\n                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})\n\n#calculate interquartile range of values in the 'points' column<\/span>\nq75, q25 = np. percentile<\/span> (df['points'], [75,25])\niqr = q75 - q25\n\n#display interquartile range<\/span> \niqr\n\n5.75<\/strong><\/pre>\n
 Der Interquartilbereich der Werte in der Punktespalte betr\u00e4gt 5,75<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Beispiel 3: Interquartilbereich mehrerer Datenrahmenspalten<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Der folgende Code zeigt, wie der Interquartilbereich mehrerer Spalten in einem Datenrahmen gleichzeitig berechnet wird:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create data frame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'rating': [90, 85, 82, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],\n                   'points': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],\n                   'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],\n                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})\n\n#define function to calculate interquartile range\n<\/span>def<\/span> find_iqr(x):\n  return<\/span> np. subtract<\/span> (*np. percentile<\/span> (x, [75, 25]))\n\n#calculate IQR for 'rating' and 'points' columns\n<\/span>df[[' rating<\/span> ', ' points<\/span> ']]. apply<\/span> (find_iqr)\n\nrating 6.75\npoints 5.75\ndtype:float64\n\n#calculate IQR for all columns\n<\/span>df. apply<\/span> (find_iqr)\n\nrating 6.75\npoints 5.75\nassists 2.50\nrebounds 3.75\ndtype:float64\n<\/strong><\/pre>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Wird der Interquartilbereich (IQR) durch Ausrei\u00dfer beeinflusst?<\/a>
 So berechnen Sie den Interquartilbereich (IQR) in Excel<\/a>
 Interquartilbereichsrechner<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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 Hinweis:<\/strong> Wir verwenden die Funktion pandas.DataFrame.apply()<\/a> , um den IQR f\u00fcr mehrere Spalten im obigen Datenrahmen zu berechnen.<\/span><\/p>\n