一、p分位数概念原则上p是可以取0-1之间的任意值，四分位数是p分位数中较为有名的。所谓四分位数：即把数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。第1四分位数 (Q1)：又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字第2四分位数 (Q2)：又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字第3四分位数 (Q3)：又称“较大四分位数”，等
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2023-07-02 13:08:09
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python可以通过numpy库来快速实现数组/序列运算，包括均值、标准差、分位数等。1. 首先导入包numpyimport numpy as np2. 建立序列，可用 np.arrayaa = np.array([1,2,3,4,5])3. 求均值 np.mean：print(np.mean(aa))4. 求标准差 np.std：print(np.std(aa))5. 求中位数/50%分位数：p
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2023-05-29 16:47:10
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【导读】在之前的《数据挖掘概念与技术 第2章》的文章中我们介绍了Q-Q图的概念，并且通过调用现成的python函数， 画出了Q-Q图， 验证了Q-Q图的两个主要作用，1. 检验一列数据是否符合正态分布 2. 检验两列数据是否符合同一分布。本篇文章将更加全面的为大家介绍QQ图的原理以及自己手写函数实现画图过程Q-Q图是什么QQ图是quantile-quantile(分位数-分位数图) 的简称，上面也
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2023-09-15 19:44:55
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# Python 中的分位数函数及其意义
在数据分析中，理解数据的分布特征是至关重要的。在许多情况下，我们希望能够通过特定的数据值来划分数据集，这些值被称为**分位数**。本文将探讨Python中的分位数函数，解释其意义，并提供代码示例。
## 什么是分位数？
在统计学中，分位数是将数据集分成若干部分的数值界限。常见的分位数包括：
- **四分位数**：将数据分为四个部分，其中：
-
原创
2024-09-08 05:56:21
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# Python求分位数函数
在统计学和数据分析中，分位数是将一组数据分成几个等份的值，通常用来衡量数据的分布情况。Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了很多库和函数来方便地进行数据分析和统计计算。其中，numpy库中的percentile函数可以用来求解分位数。
## numpy.percentile函数
`numpy.percentile(a, q, axis=None)
原创
2024-07-09 05:28:40
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1. 分位数计算案例与Python代码
案例1
Ex1： Given a data = [6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36]，求Q1, Q2, Q3, IQR
Solving：
步骤：
1. 排序，从小到大排列data，data = [6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49]
2. 计算分位数的位置
3. 给
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2024-06-07 22:00:46
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1、定义<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名> order by <用于排序的列名>)1）窗口的地方只能放：专用窗口函数（序列函数）：包括rank, d
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2024-06-20 08:34:46
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MySQL 常用内置函数【数值函数】Abs(X) //绝对值abs(-10.9) = 10Format(X，D) //格式化千分位数值format(1234567.456, 2) =1,234,567.46Ceil(X) //向上取整ceil(10.1) = 11Floor(X) //向下取整floor (10.1) = 10Round(X) //四舍五入去整Mod(M,N) M%N M MOD
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2023-09-15 17:29:50
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分位数是用于衡量数据的位置的量度，但它所衡量的，不一定是中心位置。百分位数提供了有关各数据项如何在最小值与最大值之间分布的信息。对于无大量重复的数据，第p百分位数将它分为两个部分。大约有p%的数据项的值比第p百分位数小；而大约有(100－p)％的数据项的值比第p百分位数大。对第p百分位数，严格的定义如下。 第p百分位数是这样一个值，它使得至少有p％的数据项小于或等于这个值，且至少有(100－p)％
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2024-04-03 08:25:33
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# MySQL分位数函数的实现
## 概述
在开始教导你如何实现MySQL分位数函数之前，让我们先了解一下什么是分位数。分位数是用于将一组数据分为等比例的几个部分的统计概念，常用于统计学和数据分析中。MySQL提供了几个函数来计算分位数，包括PERCENT_RANK()、CUME_DIST()和NTILE()。本文将重点介绍如何实现PERCENT_RANK()函数。
## PERCENT_RA
原创
2023-08-14 06:41:26
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先建个成绩表作为测试数据CREATE TABLE dbo.score ( [class] nvarchar(10), [student] nvarchar(10), [subject_name] nvarchar(10), [score] decimal(4,1) )
INSERT INTO dbo.score
VALUES
( N'高一4班', N'马云', N'语文', 92.0 ),
( N
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2023-10-30 22:36:40
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本篇文章主要是实现用SQL语句构建RFM模型指标，为文章‘基于RFM模型的用户价值分析——Python&Tableau’第六部分的SQL版本。文章链接： miss：基于RFM模型的用户价值分析——Python&Tableauzhuanlan.zhihu.com
将文章‘基于RFM模型的用户价值分析——Python&Tableau’第五部分清
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2023-10-15 16:12:41
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在SQL Server ,采用1,2,4,8,16.....等用数字标识的状态字段可以进行累加,对存在的几种状态进行组合,从而可形成各种组合状态例如:一条记录该字段原来的数字是,2,如我们想加上4,则可以用update t_User set iFlag = iFlag | 4 where UserID = 1(iFlag 为该字段名)例2:在加上4之后我们想去掉4怎么办呢,可以这样实现update
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2023-08-25 11:31:22
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SQL中分组函数和子查询SQL函数分为字符串函数、数学函数、日期时间函数、分组函数。在这几大SQL函数中分组函数最为重要也是最为常见的函数，其他函数只需大致了解一下就行。 1、字符串函数其实就是对字符串的类型转换、对字符串大小写转换、对字符串的删除和截取以及对字符串的替换。在字符串类型转换中重点注意一下cast和convert类型转换。 2、数学函数就三个函数分别为：round 返回数字表达式并且
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2024-06-07 10:59:34
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之前做的一个项目上线有一段时间了，但一直也没有来得及做统计分析（峰值、平均QPS、……）。最近刚好又被问到了这个事情，所以抽空学习了解一下部分监控指标的概念和含义，方便后续自己做统计分析。一、分位数1、概念分位数(Quantile)，TP=Top Percentile，即对一批数值型数据进行排序之后，排在p%位置的数值大小，是数据分析中非常重要的统计指标之一。常用的分位数包括：80分位数，90分位
Python数据类型转换有时候，我们需要对数据内置的类型进行转换，数据类型的转换，你只需要将数据类型作为函数名即可。以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象，表示转换的值。函数描述int(x [,base])将x转换为一个整数float(x)将x转换到一个浮点数complex(real [,imag])创建一个复数str(x)将对象 x 转换为字符串repr(x)将对
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2023-11-10 20:52:13
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QQ图是quantile-quantile(分位数-分位数图) 的简称，上面也有介绍它的两个主要作用：1.检验一列数据是否符合正态分布2.检验两列数据是否符合同一分布Q-Q图的原理要弄清Q-Q图的原理，我们先来介绍下分位数的概念。这里我们引用下百度百科的介绍：分位数, 指的就是连续分布函数中的一个点，这个点对应概率p。若概率0What...?? 是不是感觉有点抽象，别着急，我们继续往下看分位数的实
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2023-10-05 14:36:15
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数据运算不仅仅是加减乘除的基本运算，还要包括数据的比较，汇总和相关性的计算等等，这一节我们将计算的问题帮大家汇总出来～目录一. 加减乘除运算二. 比较运算三. 汇总运算count 非空值计数sum 求和其他(均值，最大最小值，中位数，众数，方差，标准差，分位数)四. 相关性运算一. 加减乘除运算以下表为例：加法运算我们需要生成新的一列“总和”，将四个季度的销售额相加：df['总
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2023-08-09 17:10:34
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文章目录四、实例4.1 plotly.express箱线图4.1.1 基本箱线图4.1.2 为 x的每个值绘制一个箱线图4.1.3 显示基础数据4.1.4 选择计算四分位数的算法4.1.5 四分位数算法之间的区别4.1.6 风格箱线图4.1.7 Dash中的箱线图 四、实例箱线图是变量通过其四分位数分布的统计表示。盒子的末端代表下四分位数和上四分位数，而中位数（第二个四分位数）由盒子内的一条线标
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2023-10-08 19:10:26
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《Python金融大数据风控建模实战》 第6章 变量分箱方法本章引言Python代码实现及注释 本章引言变量分箱是一种特征工程方法，意在增强变量的可解释性与预测能力。变量分箱方法主要用于连续变量，对于变量取值较稀疏的离散变量也应该进行分箱处理。 变量分箱对模型的好处：降低异常值的影响，增强模型的稳定性 数据中存在异常值会使模型产生一定的偏差，从而影响预测效果。通过分箱模型可以降低异常值的噪声特性
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2023-10-29 21:38:16
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