<\/p>\n
In statistica, i decili<\/strong> sono numeri che dividono un set di dati in dieci gruppi di uguale frequenza.<\/span><\/p>\n Il primo decile \u00e8 il punto in cui cade il 10% di tutti i valori dei dati. Il secondo decile \u00e8 il punto in cui il 20% di tutti i valori dei dati scende al di sotto e cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n Possiamo usare la seguente sintassi per calcolare i decili di un set di dati in Python:<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa funzione nella pratica.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come creare un set di dati falso con 20 valori e quindi calcolare i valori decili del set di dati:<\/span><\/p>\n Il modo di interpretare i decili \u00e8 il seguente:<\/span><\/p>\n Si noti che il primo valore dell’output (56) indica semplicemente il valore minimo del set di dati.<\/span><\/span><\/p>\n Per posizionare ciascun valore di dati in un decile, possiamo utilizzare la funzione panda qcut<\/strong> .<\/span><\/p>\n Ecco come utilizzare questa funzione per il set di dati creato nell’esempio precedente:<\/span><\/p>\n Il modo di interpretare il risultato \u00e8 il seguente:<\/span><\/p>\n E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n Come calcolare i percentili in Python<\/a> In statistica, i decili sono numeri che dividono un set di dati in dieci gruppi di uguale frequenza. Il primo decile \u00e8 il punto in cui cade il 10% di tutti i valori dei dati. Il secondo decile \u00e8 il punto in cui il 20% di tutti i valori dei dati scende al di sotto […]<\/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 Esempio: calcolare i decili in Python<\/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
Esempio: inserimento di valori in decili 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
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come calcolare l’intervallo interquartile in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"