Come calcolare i quartili nei panda (con esempio)

In statistica i quartili sono valori che dividono un insieme di dati in quattro parti uguali.

Quando analizziamo una distribuzione, generalmente siamo interessati ai seguenti quartili:

• Primo quartile ( Q1 ): il valore situato al 25° percentile
• Secondo quartile ( Q2 ): il valore situato al 50° percentile
• Terzo quartile ( Q3 ): il valore situato al 75° percentile

È possibile utilizzare i seguenti metodi per calcolare i quartili di colonne in un DataFrame panda:

Metodo 1: calcolare i quartili per una colonna

 df[' some_column ']. quantile ([ 0.25 , 0.5 , 0.75 ])

Metodo 2: calcolare i quartili per ciascuna colonna numerica

 df. quantile (q=[ 0.25 , 0.5 , 0.75 ], axis= 0 , numeric_only= True )

I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con i seguenti DataFrame panda:

 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

Esempio 1: calcolare i quartili per una colonna

Il codice seguente mostra come calcolare i quartili solo per la colonna dei punti :

 #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

Dal risultato possiamo vedere:

• Il primo quartile è 14,5 .
• Il secondo quartile è 25 .
• Il terzo quartile è 29,5 .

Conoscendo solo questi tre valori, abbiamo un’idea abbastanza chiara di come sono distribuiti i valori nella colonna dei punti .

Esempio 2: calcolare i quartili per ciascuna colonna numerica

Il codice seguente mostra come calcolare i quartili per ogni colonna numerica nel DataFrame:

 #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

L’output mostra i quartili delle due colonne numeriche del DataFrame.

Tieni presente che esistono diversi modi per calcolare i quartili di una distribuzione.

Fare riferimento alla pagina della documentazione di Pandas per vedere i diversi metodi utilizzati dalla funzione Pandas quantile() per calcolare i quartili.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attività comuni nei panda:

Come calcolare la variazione percentuale nei panda
Come calcolare la percentuale cumulativa nei panda
Come calcolare la percentuale del totale all’interno di un gruppo in panda