<\/p>\n
W statystyce decyle<\/strong> to liczby dziel\u0105ce zbi\u00f3r danych na dziesi\u0119\u0107 grup o jednakowej cz\u0119stotliwo\u015bci.<\/span><\/p>\n Pierwszy decyl to punkt, poni\u017cej kt\u00f3rego spada 10% wszystkich warto\u015bci danych. Drugi decyl to punkt, w kt\u00f3rym 20% wszystkich warto\u015bci danych spada poni\u017cej i tak dalej.<\/span><\/p>\n Do obliczenia decyli zbioru danych w Pythonie mo\u017cemy u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni:<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak w praktyce wykorzysta\u0107 t\u0119 funkcj\u0119.<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak utworzy\u0107 fa\u0142szywy zbi\u00f3r danych zawieraj\u0105cy 20 warto\u015bci, a nast\u0119pnie obliczy\u0107 warto\u015bci decylowe zbioru danych:<\/span><\/p>\n Spos\u00f3b interpretacji decyli jest nast\u0119puj\u0105cy:<\/span><\/p>\n Nale\u017cy zauwa\u017cy\u0107, \u017ce pierwsza warto\u015b\u0107 wyniku (56) wskazuje po prostu minimaln\u0105 warto\u015b\u0107 zbioru danych.<\/span><\/span><\/p>\n Aby umie\u015bci\u0107 ka\u017cd\u0105 warto\u015b\u0107 danych w decylu, mo\u017cemy u\u017cy\u0107 funkcji qcut<\/strong> pandy.<\/span><\/p>\n Oto jak u\u017cy\u0107 tej funkcji dla zbioru danych utworzonego w poprzednim przyk\u0142adzie:<\/span><\/p>\n Spos\u00f3b interpretacji wyniku jest nast\u0119puj\u0105cy:<\/span><\/p>\n I tak dalej.<\/span><\/p>\n Jak obliczy\u0107 percentyle w Pythonie<\/a> W statystyce decyle to liczby dziel\u0105ce zbi\u00f3r danych na dziesi\u0119\u0107 grup o jednakowej cz\u0119stotliwo\u015bci. Pierwszy decyl to punkt, poni\u017cej kt\u00f3rego spada 10% wszystkich warto\u015bci danych. Drugi decyl to punkt, w kt\u00f3rym 20% wszystkich warto\u015bci danych spada poni\u017cej i tak dalej. Do obliczenia decyli zbioru danych w Pythonie mo\u017cemy u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni: import numpy as np […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1553","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"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 Przyk\u0142ad: obliczanie decyl\u00f3w w Pythonie<\/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
Przyk\u0142ad: Umieszczanie warto\u015bci w decylach w Pythonie<\/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
Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Jak obliczy\u0107 rozst\u0119p mi\u0119dzykwartylowy w Pythonie<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"