Hướng dẫn how do you use iqr in python? - làm thế nào để bạn sử dụng iqr trong python?

& Nbsp; phạm vi Interquartile & nbsp;, thường được ký hiệu là IQR, là một cách để đo lường sự lây lan của 50% bộ dữ liệu. Nó được tính là sự khác biệt giữa phần tư đầu tiên* (phần trăm thứ 25) và phần tư thứ ba (phần trăm thứ 75) của bộ dữ liệu. & NBSP;interquartile range, often denoted “IQR”, is a way to measure the spread of the middle 50% of a dataset. It is calculated as the difference between the first quartile* (the 25th percentile) and the third quartile (the 75th percentile) of a dataset. 

May mắn thay, nó dễ dàng tính toán phạm vi liên vùng của một bộ dữ liệu trong Python bằng cách sử dụng hàm numpy.percentile ().

Hướng dẫn này cho thấy một số ví dụ về cách sử dụng chức năng này trong thực tế.

Ví dụ 1: Phạm vi liên vùng của một mảng

Mã sau đây cho thấy cách tính phạm vi liên kết của các giá trị trong một mảng duy nhất:

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

Phạm vi liên vùng của bộ dữ liệu này hóa ra là & nbsp; 12,25. Đây là sự lây lan của 50% giá trị giữa trong bộ dữ liệu này.12.25. This is the spread of the middle 50% of values in this dataset.

Ví dụ 2: Phạm vi liên vùng của cột khung dữ liệu

Mã sau đây cho thấy cách tính phạm vi liên vùng của một cột trong khung dữ liệu:

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

Phạm vi liên kết của các giá trị trong cột Điểm hóa ra là 5,75.5.75.

Ví dụ 3: Phạm vi liên vùng của nhiều cột khung dữ liệu

Mã sau đây cho thấy cách tính phạm vi liên vùng của nhiều cột trong khung dữ liệu cùng một lúc:

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

Lưu ý: & nbsp; chúng tôi sử dụng hàm pandas.dataframe.apply () để tính IQR cho nhiều cột trong khung dữ liệu ở trên.We use the pandas.DataFrame.apply() function to calculate the IQR for multiple columns in the data frame above.

Tài nguyên bổ sung

Phạm vi liên vùng (IQR) có bị ảnh hưởng bởi các ngoại lệ không? Cách tính phạm vi liên vùng (IQR) trong máy tính phạm vi liên vùng Excel
How to Calculate the Interquartile Range (IQR) in Excel
Interquartile Range Calculator