Mô tả phân phối dữ liệu bằng phân vị

Nhập và quản lý dữ liệu tài chính bằng Python

Stefan Jansen

Instructor

Mô tả phân phối dữ liệu

Nhìn nhanh: Xu hướng trung tâm và độ lệch chuẩn
Làm sao xem phân phối chi tiết hơn?
Tính và vẽ phân vị

Độ phân tán: phân vị

Phân vị: Chia thành nhóm có số quan sát bằng nhau
- Tứ phân vị: 4 nhóm, mỗi nhóm 25% dữ liệu
- Thập phân vị: 10 nhóm, mỗi nhóm 10% dữ liệu
- Khoảng tứ phân vị: tứ phân vị 3 − tứ phân vị 1

Biểu đồ phân vị

Phân vị với pandas

market_cap = nasdaq['Market Capitalization'].div(10**6) 
median = market_cap.quantile(.5)

median == market_cap.median()

True

quantiles = market_cap.quantile([.25, .75])

0.25     43.375930
0.75    969.905207

quantiles[.75] - quantiles[.25] # Khoảng tứ phân vị

926.5292771575

Phân vị với pandas & numpy

deciles = np.arange(start=.1, stop=.91, step=.1)
deciles

array([ 0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  ..., 0.7,  0.8,  0.9])

market_cap.quantile(deciles)

0.1       4.884565
0.2      26.993382
0.3      65.714547
0.4     124.320644
0.5     225.968428
0.6     402.469678
...

Trực quan hóa phân vị bằng biểu đồ cột

title = 'NASDAQ Market Capitalization (million USD)'
market_cap.quantile(deciles).plot(kind='bar', title=title)
plt.tight_layout(); plt.show()

Biểu đồ cột phân vị

Thống kê gói gọn trong một lệnh

market_cap.describe()

count      3167.000000
mean       3180.712621
std       25471.038707
min           0.000000
25%          43.375930  # phân vị 1
50%         225.968428  # Trung vị
75%         969.905207  # phân vị 3
max      740024.467000
Name: Market Capitalization

Thống kê gói gọn trong một lệnh

market_cap.describe(percentiles=np.arange(.1, .91, .1))

count      3167.000000
mean       3180.712621
std       25471.038707
min           0.000000
10%           4.884565
20%          26.993382
30%          65.714547
40%         124.320644
50%         225.968428
60%         402.469678
70%         723.163197
80%        1441.071134
...

Ayo berlatih!

Nhập và quản lý dữ liệu tài chính bằng Python