ပန်ဒါများတွင် quartile တွက်ချက်နည်း (ဥပမာနှင့်အတူ)

စာရင်းဇယားများတွင်၊ quartiles များသည် ဒေတာအစုတစ်ခုကို အညီအမျှ လေးပိုင်းခွဲ၍ တန်ဖိုးများဖြစ်သည်။

ဖြန့်ဖြူးမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ယေဘူယျအားဖြင့် အောက်ပါ quartile များကို စိတ်ဝင်စားသည်-

• ပထမအကြိမ် ( Q1 ): 25th ရာခိုင်နှုန်းတွင်ရှိသောတန်ဖိုး
• ဒုတိယ quartile ( Q2 ): 50th ရာခိုင်နှုန်းတွင်ရှိသောတန်ဖိုး
• Third quartile ( Q3 ) : 75th percentile တွင်ရှိသော တန်ဖိုး

Pandas DataFrame ရှိ ကော်လံများ၏ လေးပုံတစ်ပုံကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

နည်းလမ်း 1- ကော်လံတစ်ခုအတွက် Quartiles များကို တွက်ချက်ပါ။

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

နည်းလမ်း 2- ဂဏန်းကော်လံတစ်ခုစီအတွက် Quartiles များကို တွက်ချက်ပါ။

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

အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် အောက်ပါ pandas DataFrame ဖြင့် လက်တွေ့တွင် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်-

 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

ဥပမာ 1- ကော်လံတစ်ခုအတွက် quartiles တွက်ချက်ပါ။

အောက်ပါကုဒ်သည် အမှတ်များ ကော်လံအတွက်သာ quartiles တွက်ချက်နည်းကို ပြသည်-

 #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

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• ပထမ quartile သည် 14.5 ဖြစ်သည်။
• ဒုတိယ quartile သည် 25 ဖြစ်သည်။
• တတိယ quartile သည် 29.5 ဖြစ်သည်။

ဤတန်ဖိုးသုံးခုကို သိထားခြင်းဖြင့် အမှတ်များ ကော်လံတွင် တန်ဖိုးများကို မည်ကဲ့သို့ ဖြန့်ဝေသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ကောင်းစွာ အကြံဥာဏ်ရှိပါသည်။

ဥပမာ 2- ဂဏန်းကော်လံတစ်ခုစီအတွက် Quartiles များကို တွက်ချက်ပါ။

အောက်ပါကုဒ်သည် DataFrame ရှိ ကိန်းဂဏန်းကော်လံတစ်ခုစီအတွက် quartile များကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-

 #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

အထွက်သည် DataFrame ၏ ဂဏန်းကော်လံနှစ်ခု၏ ကွာတားများကို ပြသသည်။

ဖြန့်ဖြူးမှု၏ လေးပုံတစ်ပုံကို တွက်ချက်ရန် နည်းလမ်းများစွာရှိကြောင်း သတိပြုပါ။

quartile များကိုတွက်ချက်ရန် pandas quantile() လုပ်ဆောင်ချက်အသုံးပြုသည့် မတူညီသောနည်းလမ်းများကို ကြည့်ရှုရန် ပန်ဒါ စာရွက်စာတမ်းစာမျက်နှာ ကို ကိုးကားပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

ပန်ဒါများတွင် ရာခိုင်နှုန်းပြောင်းလဲမှုကို တွက်ချက်နည်း
ပန်ဒါများတွင် တိုးပွားနှုန်းကို တွက်ချက်နည်း
ပန်ဒါရှိ အုပ်စုတစ်ခုအတွင်း စုစုပေါင်း၏ ရာခိုင်နှုန်းကို တွက်ချက်နည်း