对于数据框中的给定数据集，当我应用describe函数，我得到基本统计数据，包括最小值、最大值、25%、50% 等。
例如：
data_1 = pd.DataFrame({'One':[4,6,8,10]},columns=['One'])
data_1.describe()
输出是：
One
count 4.000000
mean 7.000000
std 2.581989
min 4.000000
25% 5.500000
50% 7.000000
75% 8.500000
max 10.000000
我的问题是: 25%的计算公式是什么？
1）据我所知，是：
formula = percentile * n (n is number of values)
在这种情况下：
25/100 * 4 = 1
所以第一个位置是数字 4，但根据描述函数它是5.5.
2) 另一个例子说 - 如果你得到一个整数，然后取 4 和 6 的平均值 - 这将是 5 - 仍然不匹配5.5由描述给出。
3) 另一个教程说 - 你取两个数字之间的差 - 乘以 25% 并添加到较小的数字：
25/100 * (6-4) = 1/4*2 = 0.5
将其添加到较低的数字：4 + 0.5 = 4.5
还是没有得到5.5.
有人可以澄清一下吗？
In the 熊猫文档 https://github.com/pydata/pandas/blob/master/pandas/core/series.py有关于分位数计算的信息，其中引用了 numpy.percentile ：
返回给定分位数的值，即 numpy.percentile。
然后，检查 numpy.percentile解释 http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.percentile.html，我们可以看到插值方法设置为linear默认情况下：
线性：i + (j - i) *fraction，其中fraction是小数部分
由 i 和 j 包围的索引
对于您的具体情况，第 25 个分位数的结果为：
res_25 = 4 + (6-4)*(3/4) = 5.5
对于第 75 个分位数，我们得到：
res_75 = 8 + (10-8)*(1/4) = 8.5
如果您将插值方法设置为“中点”，那么您将得到您想要的结果。
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