{"id":4319,"date":"2023-07-12T01:04:44","date_gmt":"2023-07-12T01:04:44","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-descrevem-percentis\/"},"modified":"2023-07-12T01:04:44","modified_gmt":"2023-07-12T01:04:44","slug":"pandas-descrevem-percentis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-descrevem-percentis\/","title":{"rendered":"Pandas: como usar description() com percentis espec\u00edficos"},"content":{"rendered":"

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Voc\u00ea pode usar a fun\u00e7\u00e3o description()<\/strong> para gerar estat\u00edsticas descritivas<\/a> para vari\u00e1veis em um DataFrame do pandas.<\/span><\/p>\n

Por padr\u00e3o, o pandas calcula os percentis 25, 50 e 75 para vari\u00e1veis.<\/span><\/span><\/p>\n

No entanto, voc\u00ea pode usar o argumento percentis<\/strong> na fun\u00e7\u00e3o description()<\/strong> para especificar os percentis exatos a serem calculados.<\/span><\/p>\n

Os exemplos a seguir mostram como usar esse argumento na pr\u00e1tica com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n                   ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Exemplo 1: Usando description() com percentis padr\u00e3o<\/strong><\/span><\/h2>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como usar a fun\u00e7\u00e3o description()<\/strong> para calcular estat\u00edsticas descritivas para cada vari\u00e1vel num\u00e9rica no DataFrame:<\/span><\/span><\/p>\n
 #calculate descriptive statistics for each numeric variable\ndf. describe<\/span> ()\n<\/span>\n<\/span>points assists rebounds\ncount 8.000000 8.00000 8.000000\nmean 18.250000 7.75000 8.375000\nstd 5.365232 2.54951 2.559994\nmin 11.000000 4.00000 5.000000\n25% 14,000000 6,50000 6,000000\n50% 18.500000 8.00000 8.500000\n75% 20.500000 9.00000 10.250000\nmax 28.000000 12.00000 12.000000<\/strong><\/pre>\n
 Observe que a fun\u00e7\u00e3o descreva()<\/strong> calcula os percentis 25, 50 e 75 para cada vari\u00e1vel por padr\u00e3o.<\/span><\/p>\n
 Exemplo 2: Usando description() com percentis personalizados<\/strong><\/span><\/h2>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como usar a fun\u00e7\u00e3o description()<\/strong> com o argumento percentis<\/strong> para calcular os percentis 30, 60 e 90 para cada vari\u00e1vel num\u00e9rica no DataFrame:<\/span><\/p>\n
 #calculate custom percentiles for each numeric variable\ndf. describe<\/span> (percentiles=[ .3<\/span> , .6<\/span> , .9<\/span> ])\n<\/span><\/span>\n           points assists rebounds\ncount 8.000000 8.00000 8.000000\nmean 18.250000 7.75000 8.375000\nstd 5.365232 2.54951 2.559994\nmin 11.000000 4.00000 5.000000\n30% 14.400000 7.00000 6.200000\n50% 18.500000 8.00000 8.500000\n60% 19.200000 9.00000 9.200000\n90% 23.800000 9.90000 11.300000\nmax 28.000000 12.00000 12.000000<\/strong><\/pre>\n
 Observe que a fun\u00e7\u00e3o descreva()<\/strong> retorna os percentis 30, 60 e 90 para cada vari\u00e1vel num\u00e9rica.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : A fun\u00e7\u00e3o descreva()<\/strong> tamb\u00e9m retorna o percentil 50 porque representa o valor mediano de cada vari\u00e1vel e \u00e9 uma das m\u00e9tricas padr\u00e3o calculadas pela fun\u00e7\u00e3o descrever()<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Exemplo 3: Usando description() sem percentil<\/strong><\/span><\/h2>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como usar a fun\u00e7\u00e3o description()<\/strong> com o argumento percentiles=[]<\/strong> para calcular nenhum percentil para cada vari\u00e1vel num\u00e9rica no DataFrame:<\/span><\/p>\n
 #calculate no percentiles for each numeric variable\n<\/span>df. describe<\/span> (percentiles=[])<\/span><\/span>\n\n           points assists rebounds\ncount 8.000000 8.00000 8.000000\nmean 18.250000 7.75000 8.375000\nstd 5.365232 2.54951 2.559994\nmin 11.000000 4.00000 5.000000\n50% 18.500000 8.00000 8.500000\nmax 28.000000 12.00000 12.000000<\/strong><\/pre>\n
 Observe que os percentis 25 e 75 n\u00e3o s\u00e3o mais calculados para cada vari\u00e1vel.<\/span><\/p>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em pandas:<\/span><\/p>\n
 Pandas: como usar description() por grupo<\/a>
 Pandas: como usar description() e remover a nota\u00e7\u00e3o cient\u00edfica<\/a>
 Pandas: como calcular m\u00e9dia, mediana e moda<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Voc\u00ea pode usar a fun\u00e7\u00e3o description() para gerar estat\u00edsticas descritivas para vari\u00e1veis em um DataFrame do pandas. Por padr\u00e3o, o pandas calcula os percentis 25, 50 e 75 para vari\u00e1veis. No entanto, voc\u00ea pode usar o argumento percentis na fun\u00e7\u00e3o description() para especificar os percentis exatos a serem calculados. 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 Observe que o percentil 50 \u00e9 sempre inclu\u00eddo no resultado porque representa o valor mediano<\/a> de cada vari\u00e1vel.<\/span><\/p>\n