Minimum, Maximum und Quartile
Spannweite und Perzentile ablesen
Minimum, Maximum und Quartile ist eine kostenlose Data Science Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 3 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Data Science Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Data Science Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.
The Edges of Your Data
Center and spread leave out the extremes. Knowing the smallest and largest values frames the range your data can possibly take. 🔭
Min and Max
The min is the lowest value and the max is the highest. They are your first guard against typos like a negative age or an impossible price.
df["age"].min(), df["age"].max()The Range
Subtract min from max and you get the range, the total width of your data. It is simple but easily wrecked by a single extreme value.
Splitting Sorted Data
Sort your values and cut them into four equal parts. The three cut points are your quartiles, and they describe the data far more robustly.
Q1, the First Quartile
The first quartile Q1 is the 25th percentile. One quarter of your values fall below it, marking the bottom of the bulk.
Q2 Is the Median
The second quartile Q2 is the 50th percentile, which is exactly the median you already met. Half the data sits on each side of it.
Q3, the Third Quartile
The third quartile Q3 is the 75th percentile. Three quarters of values fall below it, so only the top slice lies above.
Asking for a Percentile
The quantile method gives you any cut point you want. Pass 0.25 for Q1 or 0.75 for Q3 directly on a column.
df["score"].quantile(0.75)The Interquartile Range
Subtract Q1 from Q3 and you have the IQR, the spread of the middle half. It ignores the extremes, so outliers cannot inflate it.
The Five-Number Summary
Min, Q1, median, Q3, and max form the five-number summary. Together they sketch the full shape of a distribution in just five values.
Already in describe
You do not compute quartiles by hand. The describe output lists the 25, 50, and 75 percent rows for every numeric column.
df.describe()Quick Check
You want a spread measure that ignores extreme values entirely.
Recap: Range and Quartiles
You can now read the edges with min and max and the inner structure with quartiles and IQR. Five numbers describe a whole distribution. 📊
Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Minimum, Maximum und Quartile“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Minimum, Maximum und Quartile“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Data Science Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Data Science Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Minimum, Maximum und Quartile“?
Spannweite und Perzentile ablesen Du übst Data Science Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Data Science Academy zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Data Science Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 3 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Minimum, Maximum und Quartile“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Data Science Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Data Science Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Mittelwert, Median und Modus
- Streuung: Varianz und Standardabweichung
- Minimum, Maximum und Quartile
- Ausreißer und ihre Bedeutung