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搞懂箱形图分析，快速识别异常值！

pandas 分位数
df.quantile(q=0.75)
计算分位数：$pos=1(n-1)\ast q$
$pos=integerfloat（整数部分小数部分）$

ans = df[integer-1] float * (df[integer] - df[integer - 1])

举个例子：
定义一个dataframe

df = pd.dataframe({'key1':np.arange(0,6),'key2':np.arange(6,12)}) print(df) key1 key2 0 0 6 1 1 7 2 2 8 3 3 9 4 4 10 5 5 11

• 通过函数直接求出结果

df.quantile(q=0.75) key1 3.75 key2 9.75 name: 0.75, dtype: float64

• 通过给出的公式求：

import math q = 0.75 pos = 1 (len(df) - 1) * q ret,integer = math.modf(pos)#求出分位的小数部分和整数部分 print('整数部分是%f,小数部分是%f'%(integer,ret)) ans = df['key1'][int(integer)-1] ret * (df['key1'][int(integer)] - df['key1'][int(integer)-1]) print('key1 ',ans) ans2 = df['key2'][int(integer)-1] ret * (df['key2'][int(integer)] - df['key2'][int(integer)-1]) print('key2 ',ans2) 整数部分是4.000000,小数部分是0.750000 key1 3.75 key2 9.75

总结

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