Python提取CSV数据统计四分位数

四分位数

第一四分位数 (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。Q1的位置= (n+1) × 0.25
第二四分位数 (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。Q2的位置= (n+1) × 0.5
第三四分位数 (Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。Q3的位置= (n+1) × 0.75
该程序中针对无法进行等分的数据量进行了优化便于统计计算

数据准备

在EXCEL中存储需要统计的数据，以下数据共包含四组数据

对多组数据进行计算

运行Python脚本

# 读取CSV文件
# 统计列表中数据的四分位数
import pandas as pd
import numpy as np
import math
# 转换为dataframe数据框形式
df = pd.read_csv('test.csv', sep=',', header=None)
# 提取该列数据转换为list形式
data1 = df.values[:, 0].tolist()
data2 = df.values[:, 1].tolist()
data3 = df.values[:, 2].tolist()
data4 = df.values[:, 3].tolist()# 计算四分位数统计函数
def statistic(data):data = np.array(data)# 上四分位数向上取整q1_loc = math.ceil(len(data) * 0.25 + 1)q1 = data[q1_loc]# 计算中位数mid = np.median(data)# 下四分位数向下取整q3_loc = math.floor(len(data) * 0.75 + 1)q3 = data[q3_loc]result = [q1, mid, q3]print(result)# 调用统计函数计算
statistic(data1)
statistic(data2)
statistic(data3)
statistic(data4)

统计结果

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