Python ရှိ interquartile range ကို တွက်နည်း

interquartile range ကို မကြာခဏ “ IQR” ဟုခေါ်ပြီး ဒေတာအစုတစ်ခု၏ 50% အလယ်တန်းခွဲဝေမှုကို တိုင်းတာသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအစုတစ်ခု၏ ပထမ quartile* (25th percentile) နှင့် တတိယ quartile (the 75th percentile) အကြား ကွာခြားချက်အဖြစ် တွက်ချက်ပါသည်။

ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ numpy.percentile() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ Python ရှိ ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ ကွာတားအကွာအဝေးကို တွက်ချက်ရန် လွယ်ကူသည်။

ဤသင်ခန်းစာတွင် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးပြုပုံ နမူနာများစွာကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- ဇယားတစ်ခု၏ကြားပိုင်းအကွာအဝေး

အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် ဇယားတစ်ခုတွင် တန်ဘိုး၏ interquartile အကွာအဝေးကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသည်-

 import numpy as np

#define array of data
data = np.array([14, 19, 20, 22, 24, 26, 27, 30, 30, 31, 36, 38, 44, 47])

#calculate interquartile range 
q3, q1 = np. percentile (data, [75,25])
iqr = q3 - q1

#display interquartile range 
iqr

12.25

ဤဒေတာအတွဲ၏ကြားပိုင်းအကွာအဝေးသည် 12.25 ဖြစ်သည် ။ ဤသည်မှာ ဤဒေတာအတွဲရှိ တန်ဖိုးများ၏ 50% အလယ်တန်းကို ဖြန့်ချီခြင်းဖြစ်သည်။

ဥပမာ 2- Data Frame Column တစ်ခု၏ Interquartile Range

အောက်ပါကုဒ်သည် ဒေတာဘောင်တစ်ခုရှိ ကော်လံတစ်ခုအတွက် interquartile အကွာအဝေးကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-

 import numpy as np
import pandas as pd

#create data frame
df = pd.DataFrame({'rating': [90, 85, 82, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],
                   'points': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})

#calculate interquartile range of values in the 'points' column
q75, q25 = np. percentile (df['points'], [75,25])
iqr = q75 - q25

#display interquartile range 
iqr

5.75

အမှတ်များ ကော်လံရှိ တန်ဖိုးများ ၏ interquartile အကွာအဝေးသည် 5.75 ဖြစ်သည် ။

ဥပမာ 3- ဒေတာဘောင်ကော်လံများစွာ၏ ကွာတားအကွာအဝေး

အောက်ပါ ကုဒ်သည် ဒေတာဘောင်တစ်ခုရှိ ကော်လံအများအပြား၏ interquartile အကွာအဝေးကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-

 import numpy as np
import pandas as pd

#create data frame
df = pd.DataFrame({'rating': [90, 85, 82, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],
                   'points': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})

#define function to calculate interquartile range
def find_iqr(x):
  return np. subtract (*np. percentile (x, [75, 25]))

#calculate IQR for 'rating' and 'points' columns
df[[' rating ', ' points ']]. apply (find_iqr)

rating 6.75
points 5.75
dtype:float64

#calculate IQR for all columns
df. apply (find_iqr)

rating 6.75
points 5.75
assists 2.50
rebounds 3.75
dtype:float64

မှတ်ချက်- အထက်ဖော်ပြပါဒေတာဘောင်ရှိ ကော်လံများစွာအတွက် IQR ကို တွက်ချက်ရန် pandas.DataFrame.apply() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

interquartile range (IQR) သည် outliers ကြောင့် ထိခိုက်ပါသလား။
Excel တွင် Interquartile Range (IQR) တွက်ချက်နည်း
Interquartile Range ဂဏန်းတွက်စက်