{"id":960,"date":"2023-07-28T04:33:25","date_gmt":"2023-07-28T04:33:25","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/intervallo-interquartile-di-python\/"},"modified":"2023-07-28T04:33:25","modified_gmt":"2023-07-28T04:33:25","slug":"intervallo-interquartile-di-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/intervallo-interquartile-di-python\/","title":{"rendered":"Come calcolare l'intervallo interquartile in python"},"content":{"rendered":"

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L’ intervallo<\/strong> interquartile<\/strong> , spesso chiamato “IQR”, \u00e8 un modo per misurare la distribuzione del 50% medio di un set di dati. Viene calcolato come la differenza tra il primo quartile* (il 25\u00b0 percentile) e il terzo quartile (il 75\u00b0 percentile) di un set di dati.<\/span><\/p>\n

Fortunatamente, \u00e8 facile calcolare l’intervallo interquartile di un set di dati in Python utilizzando la funzione numpy.percentile()<\/a> .<\/span><\/p>\n

Questo tutorial mostra diversi esempi di utilizzo pratico di questa funzione.<\/span><\/p>\n

Esempio 1: intervallo interquartile di una tabella<\/strong><\/span><\/h3>\n

Il codice seguente mostra come calcolare l’intervallo interquartile dei valori in un’unica tabella:<\/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
 L’intervallo interquartile di questo set di dati risulta essere 12,25<\/strong> . Questa \u00e8 la distribuzione del 50% medio dei valori in questo set di dati.<\/span><\/p>\n
 Esempio 2: intervallo interquartile di una colonna di frame di dati<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente mostra come calcolare l’intervallo interquartile per una singola colonna in un frame di dati:<\/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
 L’intervallo interquartile dei valori nella colonna dei punti risulta essere 5,75<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Esempio 3: intervallo interquartile di pi\u00f9 colonne di frame di dati<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente mostra come calcolare contemporaneamente l’intervallo interquartile di pi\u00f9 colonne in un frame di dati:<\/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
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 L\u2019intervallo interquartile (IQR) \u00e8 influenzato da valori anomali?<\/a>
 Come calcolare l’intervallo interquartile (IQR) in Excel<\/a>
 Calcolatore dell’intervallo interquartile<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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 Nota:<\/strong> utilizziamo la funzione pandas.DataFrame.apply()<\/a> per calcolare l’IQR per pi\u00f9 colonne nel frame di dati sopra.<\/span><\/p>\n