如何在 pandas 数据框中找到中间、第一、第二和第三四分位数 - Python

当我们处理数据时，通常会需要找到一些数据的关键点，如中位数、分位数等。在 pandas 中，我们可以使用 quantile() 方法来找到这些关键点。本文将介绍如何在 pandas 数据框中找到中间、第一、第二和第三四分位数。

中位数

中位数是数据集中位于中间位置的数值，即将所有数据按照大小排列后，位于中间的数值。例如，对于数据集 [1, 3, 5, 7, 9]，中位数为 5。

在 pandas 中，我们可以使用 median() 方法来找到数据框中所有列的中位数。例如，假设我们有一个数据框 df，我们可以使用下面的代码片段找到中位数：

median_values = df.median()

这将返回一个新的数据框，其中包含 df 中每一列的中位数。如果我们只需要其中一列的中位数，可以使用以下的方式获取：

column_median = df['column_name'].median()

分位数

除了中位数之外，我们还可以计算数据集的分位数。分位数是将数据集按大小排列后，将其分为若干等份的数值，其中第 k 等份的数值就是第 k 个分位数。

例如，第一四分位数就是将数据集分为四等份后，位于第一份的数值，第二四分位数就是位于第二份的数值，以此类推。

在 pandas 中，我们可以使用 quantile() 方法来找到数据框中所有列的分位数。例如，假设我们有一个数据框 df，我们可以使用以下代码片段找到第一、第二和第三四分位数：

q1 = df.quantile(0.25)
q2 = df.quantile(0.5)
q3 = df.quantile(0.75)

这将返回一个新的数据框，其中包含 df 中每一列的第一、第二和第三四分位数。

如果我们只需要其中一列的第一、第二或第三四分位数，可以使用以下代码片段获取：

column_q1 = df['column_name'].quantile(0.25)
column_q2 = df['column_name'].quantile(0.5)
column_q3 = df['column_name'].quantile(0.75)

这些代码片段可以帮助你在 pandas 数据框中找到中间、第一、第二和第三四分位数。你可以根据需求使用这些值对数据进行分析或可视化。