Mínimo, máximo e quartis
Lendo o intervalo e os percentis.
Mínimo, máximo e quartis é uma aula grátis de Data Science Academy no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Data Science Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
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. 📊
Perguntas Frequentes
A aula “Mínimo, máximo e quartis” é grátis?
Sim — o texto completo de “Mínimo, máximo e quartis” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Data Science Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Mínimo, máximo e quartis”?
Lendo o intervalo e os percentis. Você pratica Data Science Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Data Science Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Data Science Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Mínimo, máximo e quartis”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Data Science Academy?
Sim. Cada aula de Data Science Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Média, mediana e moda
- Dispersão: variância e desvio padrão
- Mínimo, máximo e quartis
- Valores atípicos e o que significam