Python Pandas：describe()方法百分位数精确计算及Q1实例解析

先看示例代码及输出：

import pandas as pd
l=[10,13,15,19,21,25]
s=pd.Series(l)
print(s.describe())

输出中25%分位数（Q1）为13.5，具体计算过程如下：

核心逻辑：线性插值法（Pandas默认分位数计算方式） #

Pandas的describe()方法调用quantile()方法，默认使用**线性插值（method='linear'）**计算分位数，步骤如下：

1. 确认排序样本：当前样本已按升序排列，共6个元素，索引从0到5。
2. 计算分位数位置索引：公式为 i = (n - 1) * p，其中n是样本总数，p是目标分位数（此处为0.25）。
   代入数值：i = (6 - 1) * 0.25 = 1.25
3. 拆分位置索引：整数部分1对应排序后索引1的元素13，小数部分0.25代表相邻元素间的插值比例。
4. 执行线性插值计算：

   结果 = 索引1的元素值 + (索引2的元素值 - 索引1的元素值) * 小数部分
   = 13 + (15 - 13) * 0.25
   = 13 + 2 * 0.25
   = 13.5
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SANDEEP V