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description= Aprende a calcular percentiles en Python con NumPy. Cubre cuartiles, detección de valores atípicos con IQR, métodos de interpolación y casos de uso en ML.;
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cambiar elementos de una lista concatenar strings copiar diccionarios copiar listas métodos de diccionario caracteres de escape cadenas de formato variables globales unir listas unir sets unir tuplas comprensión de listas métodos de lista iterar sobre diccionarios recorrer listas recorrer sets recorrer tuplas modificar strings diccionarios anidados variables de salida python home listas de python conjuntos en python python strings tuplas en python variables en python eliminar elementos eliminar elementos de una lista eliminar elementos de un set métodos de conjuntos segmentación de cadenas ordenar listas métodos de string métodos de tupla desempaquetar tuplas actualizar tuplas nombres de variables introducción a python primeros pasos con python sintaxis de python comentarios en python variables en python tipos de datos en python números en python casting en python strings de python booleanos en python operadores de python listas de python tuplas de python diccionarios en python python 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características y la generación de informes sobre el rendimiento del modelo en diferentes subgrupos este capítulo abarca qué es un percentil y cómo se calcula cómo usar numpy percentile y numpy quantile cuartiles y el resumen de cinco números el rango intercuartílico iqr para la detección de valores atípicos métodos de interpolación y cuándo importan cómo obtener el rango percentil de un valor específico con scipy casos de uso prácticos en ml winsorización y recorte de datos qué es un percentil un percentil divide un conjunto de datos ordenado en 100 partes iguales el percentil p es el valor en o por debajo del cual cae el p por ciento de los datos percentil nombre común significado 25 q1 primer cuartil el 25 de los valores están por debajo de este punto 50 q2 mediana la mitad de los valores están por debajo de este punto 75 q3 tercer cuartil el 75 de los valores están por debajo de este punto 90 el 90 de los valores están por debajo de este punto los percentiles están estrechamente relacionados con la media la mediana y la moda el percentil 50 es exactamente la mediana percentil vs cuantil ambos términos se usan a menudo de manera intercambiable un cuantil expresa la misma idea usando una fracción de 0 a 1 en lugar de un porcentaje de 0 a 100 el percentil 25 el cuantil 0 25 el percentil 75 el cuantil 0 75 numpy ofrece tanto np percentile como np quantile se comportan de forma idéntica elige el que haga tu código más claro calcular un percentil con numpy numpy percentile a q recibe un array like a y un percentil q 0 100 y devuelve el valor interpolado en esa posición calcular el percentil 75 de un conjunto de datos import numpy as np data 10 20 30 40 50 result np percentile data 75 print result output 40 0 copiar pasa una lista a q para calcular varios percentiles en una sola llamada numpy los devuelve en un array calcular los percentiles 25 50 y 75 a la vez import numpy as np data 10 20 30 40 50 p25 p50 p75 np percentile data 25 50 75 print f q1 p25 output q1 20 0 print f q2 p50 output q2 30 0 print f q3 p75 output q3 40 0 copiar usar np quantile np quantile acepta una fracción 0 0 1 0 en lugar de un porcentaje usar np quantile con un argumento de fracción import numpy as np data 10 20 30 40 50 q1 np quantile data 0 25 q3 np quantile data 0 75 print f q1 q1 output q1 20 0 print f q3 q3 output q3 40 0 copiar cuartiles y el resumen de cinco números los tres cuartiles q1 q2 q3 junto con el mínimo y el máximo forman el resumen de cinco números una instantánea compacta de la dispersión de cualquier conjunto de datos puedes calcular los cinco valores en una sola llamada calcular el resumen de cinco números import numpy as np data 10 20 30 40 50 minimum q1 median q3 maximum np percentile data 0 25 50 75 100 print f min minimum output min 10 0 print f q1 q1 output q1 20 0 print f median median output median 30 0 print f q3 q3 output q3 40 0 print f max maximum output max 50 0 copiar el resumen de cinco números es la base de un diagrama de caja box plot que puedes dibujar con matplotlib consulta histogramas en matplotlib para técnicas de visualización relacionadas el rango intercuartílico y la detección de valores atípicos el rango intercuartílico iqr es la distancia entre q1 y q3 iqr q3 q1 copiar describe la dispersión del 50 central de los datos como ignora los cuartos superior e inferior el iqr es robusto frente a valores extremos lo que lo convierte en la herramienta estándar para la detección de valores atípicos basada en reglas la regla del cercado de tukey marca como posible valor atípico cualquier valor que supere 1 5 iqr más allá de cualquiera de los cuartiles valla inferior q1 1 5 iqr valla superior q3 1 5 iqr detectar valores atípicos con el método iqr import numpy as np data 5 7 8 9 10 11 12 13 14 80 q1 np percentile data 25 q3 np percentile data 75 iqr q3 q1 lower_fence q1 1 5 iqr upper_fence q3 1 5 iqr outliers x for x in data if x lower_fence or x upper_fence print f q1 q1 q3 q3 iqr iqr output q1 8 25 q3 12 75 iqr 4 5 print f lower fence lower_fence upper fence upper_fence output lower fence 1 5 upper fence 19 5 print f outliers outliers output outliers 80 copiar el valor 80 supera ampliamente la valla superior de 19 5 por lo que se marca como valor atípico el método iqr es ampliamente utilizado porque no requiere ninguna suposición sobre la distribución de los datos subyacente métodos de interpolación cuando el percentil solicitado cae entre dos puntos de datos numpy interpola el parámetro method añadido en numpy 1 22 en sustitución del antiguo parámetro interpolation controla cómo se realiza esta operación comparar métodos de interpolación en el percentil 35 import numpy as np data 10 20 30 40 50 the 35th percentile falls between 20 index 1 and 30 index 2 print np percentile data 35 method linear output 24 0 default print np percentile data 35 method lower output 20 print np percentile data 35 method higher output 30 print np percentile data 35 method midpoint output 25 0 print np percentile data 35 method nearest output 20 copiar método descripción cuándo usarlo linear media ponderada de los dos valores adyacentes por defecto estadísticamente más correcto lower devuelve el menor de los dos valores adyacentes cuando se requieren índices enteros higher devuelve el mayor de los dos valores adyacentes límites superiores conservadores midpoint media de lower y higher informes simples de punto medio nearest punto de datos real más cercano cuando el resultado debe ser una observación real para la mayoría de los trabajos de análisis de datos y ml el método linear predeterminado es la opción correcta obtener el rango percentil de un valor a veces tienes la pregunta inversa dado un valor en qué percentil se encuentra usa scipy stats percentileofscore encontrar el rango percentil que ocupa un valor específico from scipy import stats data 10 20 30 40 50 rank stats percentileofscore data 30 print rank output 60 0 rank_of_25 stats percentileofscore data 25 print rank_of_25 output 40 0 copiar una puntuación de 30 está en el percentil 60 lo que significa que el 60 de los valores de data son iguales o inferiores a 30 caso de uso práctico en ml winsorización la winsorización también llamada clipping limita los valores extremos al límite de un percentil elegido en lugar de eliminarlos esto conserva el número de filas mientras reduce la influencia de los valores atípicos en el entrenamiento del modelo recortar valores atípicos al rango del percentil 10 al 90 import numpy as np data 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 200 lower np percentile data 10 upper np percentile data 90 clipped np clip data lower upper print f lower bound 10th lower output lower bound 10th 20 0 print f upper bound 90th upper output upper bound 90th 100 0 print clipped list clipped output clipped 20 0 20 0 30 0 40 0 50 0 60 0 70 0 80 0 90 0 100 0 100 0 copiar ambos valores extremos 10 por debajo del límite del percentil 10 que es 20 y 200 por encima del límite del percentil 90 que es 100 se recortan al valor de la valla la winsorización es un paso de preprocesamiento habitual antes de entrenar modelos lineales o redes neuronales especialmente con datos financieros o de sensores donde las lecturas extremas son frecuentes para más información sobre los enfoques de escalado de características que complementan el recorte basado en percentiles consulta el capítulo scale referencia rápida tarea función ejemplo percentil individual np percentile data q np percentile data 75 varios percentiles np percentile data q1 q2 np percentile data 25 50 75 cuantil escala 0 1 np quantile data q np quantile data 0 75 resumen de cinco números np percentile data 0 25 50 75 100 iqr q3 q1 np percentile data 75 np percentile data 25 rango percentil de un valor scipy stats percentileofscore data v recortar a límites de percentil np clip data lower upper np clip data p10 p90 temas relacionados media mediana y moda medidas de tendencia central el percentil 50 es la mediana desviación estándar mide la dispersión 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