データサイエンス-統計パーセンタイル
25％、50％、75％-パーセンタイル
パーセンタイルは、統計で使用され、値の特定のパーセントがより低い値を表す数値を提供します。
Average_Pulseを使用して、いくつかの例で説明してみましょう。
- Average_Pulseの25％パーセンタイルは、すべてのトレーニングセッションの25％が1分あたり100ビート以下の平均脈拍を持っていることを意味します。ステートメントを裏返すと、すべてのトレーニングセッションの75％が1分あたり100ビート以上の平均脈拍を持っていることを意味します
- Average_Pulseの75％パーセンタイルは、すべてのトレーニングセッションの75％の平均脈拍が111以下であることを意味します。ステートメントを裏返すと、すべてのトレーニングセッションの25％が1分あたり111ビート以上の平均脈拍を持っていることを意味します
タスク：Max_Pulseの10％パーセンタイルを見つける
次の例は、Pythonでそれを行う方法を示しています。
例
import numpy as np
Max_Pulse= full_health_data["Max_Pulse"]
percentile10 = np.percentile(Max_Pulse, 10)
print(percentile10)
- Max_Pulse = full_health_data ["Max_Pulse"]-変数Max_Pulseを完全なヘルスデータセットから分離します。
- np.percentile（）は、Max_Pulseから10％のパーセンタイルが必要であることを定義するために使用されます。
Max_Pulseの10％パーセンタイルは120です。これは、すべてのトレーニングセッションの10％のMax_Pulseが120以下であることを意味します。