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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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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【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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最近项目中有用到异常检测的部分，这里介绍一种很简单很方便的方法——箱线图箱形图：从字面上理解就是箱子的图，如下图：箱形图有5个参数： 下边缘（Q1），表示最小值； 下四分位数（Q2），又称“第一四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字； 中位数（Q3），又称“第二四分位数”等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字； 上四分
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2024-02-28 09:36:25
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一、介绍盒图是在1977年由美国的统计学家约翰·图基(John Tukey)发明的。它由五个数值点组成：最小值(min)，下四分位数(Q1)，中位数(median)，上四分位数(Q3)，最大值(max)。也可以往盒图里面加入平均值(mean)。如上图。下四分位数、中位数、上四分位数组成一个“带有隔间的盒子”。上四分位数到最大值之间建立一条延伸线，这个延伸线成为“胡须(whisker)”。由于现实数
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2023-09-29 21:38:42
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最简单的说法是用一张图对应了两个数据，还是一样的画，但是X轴变成了另一个数据，这种图的作用是写出来两种数据的不同的地方，观测是否发生了漂移2.2.3 数据的基本统计描述的图形显示（1）本节我们研究基本统计描述的图形显示，包括分位数图、分位数-分位数图、直方图和散点图。这些图形有助于可视化地审视数据，对于数据预处理是有用的。前三种图显示一元分布（即，一个属性的数据），而散点图显示二元分布（即，涉及两
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2024-01-28 07:20:32
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一、累积分布函数与分位数累积密度函数（CDF，Cumulative Distribution Function）即概率密度函数的积分，公式如下：分位数是指满足 的数，例如上四分位数是指累积概率达到75%时所对应的值。二、Q-Q图的定义Q-Q图（Quantile-Quantile Plot，样本分位数-总体分位数）是一种散点图，它描述了样本分位数与观测值确实服从正态分布时所观察
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2023-10-18 21:06:51
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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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作者 | 常国珍、赵仁乾、张秋剑
来源 |《Python数据科学：技术详解与商业实践》 原文 | 干货：用Python进行数据清洗，这7种方法你一定要掌握 数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。01 重复值处理数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据，直接删除是重复数据处理的主要方法。
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2024-08-19 13:10:47
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Ex1： Given a data = [6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36]，求Q1（25分位）, Q2（50分位）, Q3（75分位）, 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. 给出分位数计算
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2023-06-19 17:14:13
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# Python实现分位数的指南
## 1. 引言
分位数（Quantiles）是对数据集进行分层的一种方法。它能够帮助我们理解数据的分布情况，比如中位数（50%分位数）或者四分位数（25%和75%分位数）。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python来计算分位数，使用的主要库是`pandas`和`numpy`。
## 2. 整体流程
在实现分位数计算之前，我们首先需要了解整个过程的步骤。
原创
2024-10-26 03:51:32
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一、定义参考 pd.quantile() 函数实现分位数统计。二、函数使用语法为：np.percentile(a, q, axis=None, keepdims:bool)参数解释：a -- array数组 用于计算分位数的对象 可以是多维数组
q -- 0-100之间的浮点数（float） 用于计算几分位数的参数
四分之一位数：25
多个位置的分位数：[0, 25, 50,
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2023-07-01 15:25:42
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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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四分位数与pandas中的quantile函数1.分位数概念统计学上的有分位数这个概念，一般用p来表示。原则上p是可以取0到1之间的任意值的。但是有一个四分位数是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。为了更一般化，在计算的过程中，我们考虑p分位。当p=0.25 0.5 0.75 时，就是在计算四分位数。第1四分位数 (Q1)，又
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2023-08-13 10:21:38
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导读：性能分析等场景对实时分位数有强烈诉求。在计算累计时长时，可以将不同时间段的时长简单相加，而分位数却无法先计算不同维度下的分位值，然后对其直接聚合，该特性对实时计算带来了较大挑战。我们基于TDigest数据结构，利用Redis和Doris等高性能存储，预先计算所有可能查询的分位值指标，既可以快速计算指标，同时可以保障查询效率。该系统已经对百度内内核性能、网络性能等业务场景进行输出，并能有效满足
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2024-06-18 12:27:36
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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
## 分位数和Groupby在Python中的应用
在数据分析和统计学中，分位数是一个常见的概念。它是将一组数据划分为几个等分的统计量，常用于描述数据的分布和集中趋势。在Python中，我们可以使用`numpy`和`pandas`库来计算分位数，并结合`groupby`函数进行分组分析。
### 1. 什么是分位数？
分位数是将一组数据划分为几个等分的统计量。常见的分位数包括中位数、四分位数
原创
2023-12-01 09:52:37
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# 如何实现“取分位数 python”
作为一名经验丰富的开发者，我将会引导你如何在 Python 中实现“取分位数”的操作。首先，让我们来看一下整个流程。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 输入数据
输入数据 --> 计算分位数
计算分位数 --> 输出结果
输出结果 --> 结束
原创
2024-06-26 04:57:14
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随着数据科学的迅猛发展，历史分位数作为一种有效的统计分析方法，越来越多地被应用于数据分析及金融领域。在本文中，我们将使用 Python 来实现历史分位数的计算以及相关环境配置。本文包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和扩展部署等结构，将有助于你全面理解如何高效地解决历史分位数问题。
### 环境预检
在我们开始之前，需要确保我们的环境符合要求。我们将使用四象限图来展示硬件配置与
