python列表求中位数

主要用途：主要用于DataFrame和Series对象。默认统计信息：非空值数量：数据集中非空值的数量。平均值：数据的算术平均值。标准差：衡量数据离散程度的统计量。最小值：数据集中的最小值。第一四分位数：将数据从小到大排序后，位于25%位置的值。中位数：将数据从小到大排序后，位于50%位置的值，反映数据的中心

python中series函数用法 python中series函数

在数据分析中，Series对象常用于表示单个变量的数据集合，如时间序列数据、分类数据等。可以对Series对象进行各种统计计算，如求和、平均值、中位数等。可以将Series对象作为DataFrame的一部分，进行更复杂的数据分析操作。综上所述，Series函数在pandas库中扮演着重要的角色，是进行数据分析和处理的基本工具之一...

数据预处理——绝对中位差离群值处理

对于数据集X，MAD的计算公式为：中位数X到每个数据点的绝对偏差的中位数。具体计算步骤如下：先求出数据集的中位数，然后计算每个数据点与中位数的差值，接着求这些差值的绝对值的中位数，即得到MAD。例如，数据集{1, 1, 2, 2, 4, 6, 9}的中位数为2，数据点到中位数的绝对偏差为{1, ...

Python 可视化:箱线图

Python可视化中的箱线图是一种用于展示一组数据分散情况的统计图。以下是关于箱线图的具体说明：组成部分：箱体：包含数据的下四分位数、中位数和上四分位数。上下边缘：由Q3+1.5IQR和Q11.5IQR计算得出，其中IQR为四分位数差。异常值：位于上下边缘之外的点被视为异常值，其中内限与外限之间为...

使用Numpy和Scipy的四分位距和四分位偏差

举例说明，以每日打卡人数为例，首先对数据进行排序。计算Q2（中位数）、Q1（前一半数据的中位数）、Q3（后一半数据的中位数），得到IQR = Q3 - Q1。在Python中，可以使用numpy库的median函数计算四分位数、使用percentile函数计算IQR，使用scipy库的stats模块的iqr函数计算四分位距。使用这些方法分别...

使用Numpy和Scipy的四分位距和四分位偏差

四分位数是分位数的一种，包括第一四分位数(Q1)、第二四分位数(Q2)、第三四分位数(Q3)。Q1为数据集最小值和中位数间的中间数，Q2为数据集的中位数，Q3为数据集中位数和最大值间的中间数。四分位数的计算算法基于中位数，若数据集数量为偶数，Q1为最小值到中位数的中间数，Q3为中位...

python利用pymannkendall包进行Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall...

在Python中，Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析是两种常见的数据分析工具，它们常用于探究长期数据集如多年NPP或NDVI的趋势。Theil-Sen斜率估计是一种非参数回归方法，通过计算所有数据点对斜率的中位数，提供对趋势斜率的稳健估计，特别适合处理包含异常值的数据，因为它使用的是中位数而非均值...

【Python进阶篇】Series数据类型|图解 + 示例代码

均用于快速定位数据，但二者并非完全相同。对于统计分析，Series提供describe()方法，以列为基础进行统计，例如计算平均值、中位数、标准差等。默认情况下，只对数值列进行分析，统计参数包括但不限于平均值、中位数、四分位数、最小值、最大值等。通过描述方法，用户能快速了解数据集的统计概览。

[Python] 分位数与箱线图(箱须图)

四分位数是统计学中分位数的一种，它将所有数值按从小到大的顺序排列，并分成四等份。这三个分割点位置的数值就是四分位数。四分位数之间的差距称为四分位距（InterQuartile Range, IQR），它反映了数据集中的离散程度。在Python中，我们可以使用numpy库中的quantile和percentile函数来计算分位数。这些...

Python数据分析03-Iris-箱形图与outliers

箱形图在Python数据分析中的应用及异常值识别：箱形图的作用：展示数据分布：箱形图能清晰地展示数据集中枢位置、分布范围以及异常值。比较不同数据集：在比较不同变量或数据集分布特征时，箱形图具有显著优势。箱形图的绘制方法：确定关键点：首先确定数据的最大值、最小值、中位数以及两个四分位数...