🔎 Как найти квантили с помощью Python: простой гид

Чтобы найти квантили в Python, можно использовать функцию numpy.percentile() из библиотеки NumPy. Эта функция позволяет найти квантиль для заданного массива чисел.

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# Найти 25-й квантиль (нижний квартиль)
q1 = np.percentile(data, 25)
print(f"25-й квантиль: {q1}")

# Найти 50-й квантиль (медиана)
q2 = np.percentile(data, 50)
print(f"50-й квантиль: {q2}")

# Найти 75-й квантиль (верхний квартиль)
q3 = np.percentile(data, 75)
print(f"75-й квантиль: {q3}")

Как найти квантили в Python

Квантили - это статистическая мера, которая позволяет разделить распределение вероятностей над непрерывными или дискретными переменными на равные доли. Квантиль определяет значение, ниже которого находится определенная доля данных.

В Python существует несколько способов найти квантили, и мы рассмотрим некоторые из них.

Использование библиотеки NumPy

Библиотека NumPy предоставляет функцию numpy.quantile(), которая позволяет найти квантили. Вот пример использования функции:

        
import numpy as np

# Создаем массив данных
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# Находим первый квантиль (25%)
q1 = np.quantile(data, 0.25)

# Находим медиану (второй квантиль, 50%)
median = np.quantile(data, 0.5)

# Находим третий квантиль (75%)
q3 = np.quantile(data, 0.75)

print("Первый квантиль:", q1)
print("Медиана:", median)
print("Третий квантиль:", q3)
        
    

В этом примере мы создали массив данных и используя функцию numpy.quantile(), нашли первый квантиль (25%), медиану (50%) и третий квантиль (75%). Затем мы вывели эти значения на экран.

Использование библиотеки pandas

Библиотека pandas также предоставляет удобные функции для работы с данными, включая функцию pandas.DataFrame.quantile(). Вот пример ее использования:

        
import pandas as pd

# Создаем DataFrame с данными
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# Находим первый квантиль (25%)
q1 = data.quantile(0.25)

# Находим медиану (второй квантиль, 50%)
median = data.quantile(0.5)

# Находим третий квантиль (75%)
q3 = data.quantile(0.75)

print("Первый квантиль:")
print(q1)
print("Медиана:")
print(median)
print("Третий квантиль:")
print(q3)
        
    

В этом примере мы создали DataFrame с данными и используя функцию pandas.DataFrame.quantile(), нашли первый, второй и третий квантили. Затем мы вывели соответствующие значения на экран.

Использование метода quantile() в объектах Series

Объекты Series, которые являются одномерными массивами данных в pandas, также имеют метод quantile(), который позволяет найти квантили. Вот пример его использования:

        
import pandas as pd

# Создаем Series с данными
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# Находим первый квантиль (25%)
q1 = data.quantile(0.25)

# Находим медиану (второй квантиль, 50%)
median = data.quantile(0.5)

# Находим третий квантиль (75%)
q3 = data.quantile(0.75)

print("Первый квантиль:", q1)
print("Медиана:", median)
print("Третий квантиль:", q3)
        
    

В этом примере мы создали Series с данными и используя метод quantile(), нашли первый, второй и третий квантили. Затем мы вывели значения на экран.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов нахождения квантилей в Python. Мы использовали функцию numpy.quantile() из библиотеки NumPy, функцию pandas.DataFrame.quantile() из библиотеки pandas и метод quantile() в объектах Series.

Надеюсь, эта информация будет полезна для вас в работе с квантилями в Python!