0Pricing
Data Science Academy · Урок

Минимум, максимум и квартили

Анализ диапазона и процентилей

«Минимум, максимум и квартили» — бесплатный урок Data Science Academy на CoddyKit. Это урок 3 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Data Science Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

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. 📊

Часто задаваемые вопросы

Урок «Минимум, максимум и квартили» бесплатный?

Да — полный текст урока «Минимум, максимум и квартили» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Data Science Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Минимум, максимум и квартили»?

Анализ диапазона и процентилей Ты практикуешь Data Science Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Data Science Academy?

Предыдущий опыт не требуется. Data Science Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 3 из 4.

Сколько времени занимает урок «Минимум, максимум и квартили»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Data Science Academy?

Да. Каждый урок Data Science Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Среднее, медиана и мода
  2. Разброс: дисперсия и стандартное отклонение
  3. Минимум, максимум и квартили
  4. Выбросы и их значение
← Назад к Data Science Academy