Python phạm vi liên vùng là gì?

Phạm vi liên phần tư (IQR) là một cách để đo lường mức chênh lệch giữa 50% của tập dữ liệu. Đó là sự khác biệt giữa phần trăm thứ 75 Q3 (0. 75 phần tư) và phần trăm thứ 25 Q1 (0. 25 phần tư) của tập dữ liệu. Ngoài ra, nó có thể được sử dụng để phát hiện các ngoại lệ trong dữ liệu

Phạm vi liên vùng của một mảng đơn

Phạm vi liên vùng của một cột trong DataFrame

Phạm vi liên vùng của nhiều cột trong DataFrame

Nếu bạn muốn tìm Phạm vi liên phần tư của nhiều cột trong Khung dữ liệu, bạn phải xác định hàm để tính phạm vi liên phần tư của một cột trong Khung dữ liệu và sau đó chuyển tên nhiều cột cho Khung dữ liệu đó

Nếu bạn muốn tìm hiểu Phạm vi liên phần tư của tất cả các cột trong DataFrame

Làm thế nào để xác thực?

Mã hóa ở trên là tìm IQT từ đầu. Nếu muốn tiết kiệm thời gian, bạn có thể sử dụng hàm iqr() từ scipy. số liệu thống kê

Hình dung

Hãy vẽ biểu đồ phân vị thứ 25 , phân vị thứ 50 (trung vị) và phân vị thứ 75 của DataFrame

Bỏ qua điều này nếu câu trả lời của Jaime phù hợp với trường hợp của bạn. Nhưng nếu không, theo câu trả lời này, để tìm giá trị chính xác của phần tư thứ 1 và thứ 3, bạn nên cân nhắc thực hiện một số việc như

samples = sorted([28, 12, 8, 27, 16, 31, 14, 13, 19, 1, 1, 22, 13])

def find_median(sorted_list):
    indices = []

    list_size = len(sorted_list)
    median = 0

    if list_size % 2 == 0:
        indices.append(int(list_size / 2) - 1)  # -1 because index starts from 0
        indices.append(int(list_size / 2))

        median = (sorted_list[indices[0]] + sorted_list[indices[1]]) / 2
        pass
    else:
        indices.append(int(list_size / 2))

        median = sorted_list[indices[0]]
        pass

    return median, indices
    pass

median, median_indices = find_median(samples)
Q1, Q1_indices = find_median(samples[:median_indices[0]])
Q2, Q2_indices = find_median(samples[median_indices[-1] + 1:])

IQR = Q3 - Q1

quartiles = [Q1, median, Q2]

Mã được lấy từ câu trả lời được tham chiếu

Thông qua việc sử dụng ngôn ngữ lập trình, chúng ta sẽ cùng nhau giải câu đố Iqr In Python trong bài học này. Điều này được thể hiện trong đoạn mã sau

from scipy.stats import iqr
x = numpy.array([4.1, 6.2, 6.7, 7.1, 7.4, 7.4, 7.9, 8.1])
print(iqr(x, rng=(25,75), interpolation='midpoint'))

Có một số cách tiếp cận khác nhau mà người ta có thể thực hiện để giải quyết cùng một vấn đề Iqr Trong Python. Các đoạn sau đây sẽ xem xét các giải pháp tiềm năng khác nhau

def outlier_treatment(datacolumn): sorted(datacolumn) Q1,Q3 = np.percentile(datacolumn , [25,75]) IQR = Q3 — Q1 lower_range = Q1 — (1.5 * IQR) upper_range = Q3 + (1.5 * IQR) return lower_range,upper_range

Chúng tôi đã chứng minh, với rất nhiều ví dụ minh họa, cách giải quyết vấn đề Iqr trong Python

IQR trong Python là gì?

Khoảng tứ phân vị (IQR) là sự khác biệt giữa phân vị thứ 75 và 25 của dữ liệu. Nó là thước đo độ phân tán tương tự như độ lệch chuẩn hoặc phương sai, nhưng mạnh hơn nhiều so với các giá trị ngoại lai [2]. Tham số rng cho phép hàm này tính toán các phạm vi phần trăm khác với IQR thực tế

Công thức IQR là gì?

Công thức tìm phạm vi giữa các phần tư lấy giá trị phần tư thứ ba và trừ đi giá trị phần tư thứ nhất. IQR = Q3 – Q1. Tương tự, phạm vi liên vùng là vùng nằm giữa phân vị thứ 75 và 25 (75 – 25 = 50% dữ liệu)

Làm thế nào để bạn tìm thấy IQR trong gấu trúc?

“cách tính iqr trong gấu trúc” Đáp án Mã

• def mod_outlier(df)
• df1 = df. sao chép()
• df = df. _get_numeric_data()
• ​
• ​
• q1 = df. lượng tử (0. 25)
• q3 = df. lượng tử (0. 75)
• ​

Làm thế nào để bạn xác định Q1 trong Python?

Phần tư thứ nhất (Q1), được định nghĩa là số ở giữa giữa số nhỏ nhất và trung vị của tập dữ liệu, phần tư thứ hai (Q2) – trung vị của tập dữ liệu đã cho trong khi phần tư thứ ba (Q3), là số ở giữa . 24-Aug-2022

Làm thế nào để bạn tìm thấy Q1 và Q3 trong Python?

chạy np. phần trăm (mẫu, [25, 50, 75]) trả về các giá trị thực từ danh sách. Ra[1]. mảng ([12. , 14. , 22. ]) Tuy nhiên, các phần tư là Q1=10. 0, Trung bình=14, Q3=24. 5 (bạn cũng có thể sử dụng liên kết này để tìm phần tư và trung bình trực tuyến). 28-Aug-2017

Bạn sử dụng IQR như thế nào?

Để tìm phạm vi liên vùng (IQR), trước tiên hãy tìm giá trị trung bình (giá trị ở giữa) của nửa dưới và nửa trên của dữ liệu. Các giá trị này là phần tư 1 (Q1) và phần tư 3 (Q3). IQR là sự khác biệt giữa Q3 và Q1

IQR có nghĩa là gì?

Phạm vi liên tứ phân vị

Làm thế nào để bạn tính toán 1. 5 chỉ số IQR?

Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng các bước này

• Tính phạm vi liên vùng cho dữ liệu
• Nhân phạm vi liên vùng (IQR) với 1. 5 (một hằng số được sử dụng để phân biệt các giá trị ngoại lai)
• Thêm 1. 5 x (IQR) đến phần tư thứ ba. Bất kỳ số nào lớn hơn số này đều là ngoại lệ đáng ngờ
• trừ 1. 5 x (IQR) từ phần tư thứ nhất

Làm thế nào để bạn tìm thấy Q1 và Q3?

Công thức cho phần tư được đưa ra bởi

• Phần tư dưới (Q1) = (N+1) * 1 / 4
• Phần tư giữa (Q2) = (N+1) * 2 / 4
• Phần tư trên (Q3 )= (N+1) * 3 / 4
• Khoảng tứ phân vị = Q3 – Q1

Làm thế nào để bạn tìm thấy phạm vi và phạm vi liên vùng trong Python?

Nó được tính bằng sự khác biệt giữa phần tư thứ nhất* (phần trăm thứ 25) và phần tư thứ ba (phần trăm thứ 75) của tập dữ liệu. May mắn thay, thật dễ dàng để tính toán phạm vi liên vùng của tập dữ liệu trong Python bằng cách sử dụng hàm numpy. hàm phân vị (). 21-Aug-2020

Phạm vi liên vùng giải thích điều gì?

Công thức phạm vi liên vùng là gì?