Python pandas入门系列之众数和分位数

以下是“Python pandas入门系列之众数和分位数”的完整攻略。

什么是众数和分位数

众数

众数是统计学中的一个概念，表示在一组数据中出现频率最高的那个数值。 例如，一组包含 1、2、2、3、4、4、4、5 的数据，4 就是这组数据的众数。

在 Python 中，我们可以使用 pandas 库的 .mode() 方法来求众数。该方法会返回一个包含众数的 Series 对象。

分位数

分位数是将数据分为若干份的值点，用于衡量数据的数值分布。常见的分位数有四分位数，其中：

• 第一四分位数，即 Q1，将数据分成 25% 和 75% 两部分，Q1 代表着处于数据下四分之一位置的数值。
• 第二四分位数，即 Q2，等同于数据的中位数，将数据分成 50% 和 50% 两部分。
• 第三四分位数，即 Q3，将数据分成 75% 和 25% 两部分，Q3 代表着处于数据上四分之一位置的数值。

在 Python 中，我们可以使用 pandas 库的 .quantile() 方法来求分位数。该方法会返回一个标量或者包含多个分位数的 Series 对象。

Python pandas计算众数和分位数

接下来，我将通过两个示例来演示如何使用 pandas 库计算众数和分位数。

示例一：计算众数

首先，我们需要准备一组包含多个重复数据的 Series 对象。

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5])

接着，我们可以使用 .mode() 方法来计算众数。

mode = data.mode()

最后，我们可以打印出众数。

print('众数是：{}'.format(mode))

输出结果为：

众数是：0    3
dtype: int64

示例一结束。

示例二：计算分位数

首先，我们需要准备一组数据，使用列表对象即可。

import pandas as pd

data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5]

接着，我们创建一个 pandas 库的 Series 对象。

s = pd.Series(data)

然后，我们可以使用 .quantile() 方法来计算分位数。以下是计算第一四分位数、中位数和第三四分位数的代码。

q1 = s.quantile(0.25)
q2 = s.quantile(0.50)
q3 = s.quantile(0.75)

print('第一四分位数是：{}'.format(q1))
print('中位数是：{}'.format(q2))
print('第三四分位数是：{}'.format(q3))

输出结果为：

第一四分位数是：2.0
中位数是：3.0
第三四分位数是：4.0

示例二结束。

总结

本文对 Python pandas 库的 .mode() 和 .quantile() 方法进行了介绍。首先，我们学习了如何计算众数。然后，我们介绍了分位数的概念，并演示了如何计算第一四分位数、中位数和第三四分位数。最后，我们用两个示例对以上内容进行了总结。

希望本文能够帮助大家更好地使用 Python pandas 库进行数据处理。