2025-07-29 如何使用Python精准计算数据分位数?quantile方法详解 如何使用Python精准计算数据分位数?quantile方法详解 一、分位数的统计学意义在数据分析领域,分位数(Quantile)是描述数据分布特征的关键指标。与简单的平均值不同,分位数能够揭示数据在不同区间的分布状态——例如,中位数(即50%分位数)反映数据的中枢位置,四分位数则展现数据的离散程度。当遇到非正态分布或存在异常值的数据集时,分位数分析往往比均值更具参考价值。二、Python中的quantile方法详解2.1 基础语法框架Pandas库提供的quantile()方法是计算分位数的核心工具,其基本调用方式为:python import pandas as pd创建示例数据data = pd.Series([15, 28, 35, 42, 56, 71, 89, 92, 100]) print(data.quantile(q=0.25)) # 输出25%分位数2.2 关键参数解析 q:支持三种输入格式 单个分位点(float):data.quantile(0.75) 分位点列表(list):data.quantile([0.1, 0.5, 0.9]) 区间分位(0到1之间):data.quantile(np.linspace(0... 2025年07月29日 4 阅读 0 评论