pandas计算iqr

介绍： 在统计学中，IQR（四分位数间距）是指第三四分位数（75%分位数）和第一四分位数（25%分位数）之间的距离，即IQR = Q3 - Q1。IQR是一种较为常用的测量数据的离散程度的方法，用来刻画样本数据的分布情况。

在pandas中，我们可以通过Series或DataFrame对象的quantile()方法来计算某个百分位数所对应的数值，进而计算IQR。

以下是使用pandas计算IQR的示例代码。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'Score': [85, 92, 78, 90, 85, 89, 76, 95, 83, 90, 87]})

# 计算第一四分位数（25%分位数）
Q1 = df['Score'].quantile(0.25)

# 计算第三四分位数（75%分位数）
Q3 = df['Score'].quantile(0.75)

# 计算IQR
IQR = Q3 - Q1

# 输出结果
print('IQR:', IQR)

上面的代码中，我们首先创建了一个DataFrame对象df，其中包含了一个名为Score的列，表示某个考试中某个学生的分数。然后，我们调用quantile()方法来计算第一四分位数和第三四分位数，最后计算IQR并输出结果。

注意，quantile()方法的参数指定了要计算的百分位数（在0~1之间），例如0.25表示计算25%分位数。