Mínimo, máximo y cuartiles
Interpretar el rango y los percentiles.
Mínimo, máximo y cuartiles es una lección gratuita de Data Science Academy en CoddyKit. Esta es la lección 3 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Data Science Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Data Science Academy incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
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. 📊
Preguntas frecuentes
¿La lección «Mínimo, máximo y cuartiles» es gratis?
Sí — el texto completo de «Mínimo, máximo y cuartiles» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Data Science Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Data Science Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Mínimo, máximo y cuartiles»?
Interpretar el rango y los percentiles. Practicas Data Science Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Data Science Academy?
No se requiere experiencia previa. Data Science Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 3 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Mínimo, máximo y cuartiles»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Data Science Academy?
Sí. Cada lección de Data Science Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Media, mediana y moda
- Dispersión: varianza y desviación estándar
- Mínimo, máximo y cuartiles
- Valores atípicos y su significado