Python, Numpy, Statistics 라이브러리를 활용한 백분위수 계산
Python, Numpy, Statistics 라이브러리를 활용한 백분위수 계산
백분위수는 데이터 세트에서 특정 값보다 작거나 같은 값의 비율을 나타내는 통계적 척도입니다. 쉽게 말해, 데이터를 100개의 그룹으로 나누었을 때, 각 그룹의 마지막 값을 나타내는 값들을 백분위수라고 합니다.
Python에서는 numpy와 statistics 라이브러리를 활용하여 백분위수를 간편하게 계산할 수 있습니다.
numpy 라이브러리 활용
numpy 라이브러리는 다음과 같은 두 가지 방식으로 백분위수를 계산할 수 있는 함수를 제공합니다.
1 percentile() 함수
percentile() 함수는 특정 백분위수에 해당하는 값을 계산합니다.
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 25번째 백분위수 (1사분위수)
q1 = np.percentile(data, 25)
print(q1) # 결과: 2.5
# 50번째 백분위수 (중앙값)
q2 = np.percentile(data, 50)
print(q2) # 결과: 5.0
# 75번째 백분위수 (3사분위수)
q3 = np.percentile(data, 75)
print(q3) # 결과: 7.5
2 quantile() 함수
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 0%, 25%, 50%, 75%, 100% 백분위수
percentiles = np.quantile(data, [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1])
print(percentiles) # 결과: [1. 2.5 5. 7.5 10. ]
statistics 라이브러리 활용
statistics 라이브러리는 다음과 같은 함수를 제공합니다.
quantiles() 함수는 numpy.quantile() 함수와 동일한 기능을 제공합니다.
import statistics
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 0%, 25%, 50%, 75%, 100% 백분위수
percentiles = statistics.quantiles(data, [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1])
print(percentiles) # 결과: [1.0, 2.5, 5.0, 7.5, 10.0]
활용 예시
위에서 소개된 방법들을 활용하여 다양한 데이터 세트의 백분위수를 계산할 수 있습니다.
예를 들어, 시험 점수 데이터 세트의 25번째 백분위수 (1사분위수)는 시험 점수가 낮은 25% 학생들의 점수를 나타냅니다.
예제 코드
numpy 라이브러리 활용
import numpy as np
# 데이터 생성
data = np.random.randint(1, 101, 100)
# 특정 백분위수 계산
q25 = np.percentile(data, 25)
q50 = np.percentile(data, 50)
q75 = np.percentile(data, 75)
# 여러 백분위수 계산
percentiles = np.quantile(data, [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])
# 결과 출력
print("25번째 백분위수:", q25)
print("50번째 백분위수:", q50)
print("75번째 백분위수:", q75)
print("모든 백분위수:", percentiles)
statistics 라이브러리 활용
import statistics
# 데이터 생성
data = [num for num in range(1, 101)]
# 특정 백분위수 계산
q25 = statistics.quantile(data, 0.25)
q50 = statistics.quantile(data, 0.5)
q75 = statistics.quantile(data, 0.75)
# 여러 백분위수 계산
percentiles = statistics.quantiles(data, [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])
# 결과 출력
print("25번째 백분위수:", q25)
print("50번째 백분위수:", q50)
print("75번째 백분위수:", q75)
print("모든 백분위수:", percentiles)
Pandas 라이브러리 활용 (추가)
Pandas 라이브러리를 활용하면 백분위수 계산뿐만 아니라 다양한 통계 분석을 손쉽게 수행할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = pd.Series(np.random.randint(1, 101, 100))
# 백분위수 계산
percentiles = data.quantile([0.25, 0.5, 0.75])
# 결과 출력
print("25번째 백분위수:", percentiles[0.25])
print("50번째 백분위수:", percentiles[0.5])
print("75번째 백분위수:", percentiles[0.75])
참고:
- 위 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 데이터 및 코드를 수정해야 합니다.
- 백분위수 계산 외에도 다양한 통계 분석 기능을 활용하고 싶다면 Pandas 라이브러리를 사용하는 것을 추천합니다.
Python에서 백분위수 계산을 위한 대체 방법
백분위수를 계산하는 데에는 numpy, statistics 라이브러리 외에도 다양한 방법을 활용할 수 있습니다.
직접 정렬하기:
가장 간단한 방법은 데이터를 오름차순으로 정렬한 후, 특정 위치의 값을 백분위수로 취하는 것입니다. 하지만 이 방법은 데이터 양이 많을 경우 계산 비용이 높아질 수 있습니다.
def percentile(data, percentile):
"""
직접 정렬을 이용하여 백분위수 계산
Args:
data (list): 데이터 리스트
percentile (float): 백분위수 (0 ~ 1)
Returns:
float: 백분위수 값
"""
if not data:
return None
sorted_data = sorted(data)
index = int(percentile * len(data))
return sorted_data[index]
# 예시 사용
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
q25 = percentile(data, 0.25)
q50 = percentile(data, 0.5)
q75 = percentile(data, 0.75)
print("25번째 백분위수:", q25)
print("50번째 백분위수:", q50)
print("75번째 백분위수:", q75)
scipy.stats 라이브러리 활용:
scipy.stats 라이브러리는 다양한 통계 분석 함수를 제공하며, percentileofscore() 함수를 이용하여 백분위수를 계산할 수 있습니다.
import scipy.stats as stats
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
q25 = stats.percentileofscore(data, 25)
q50 = stats.percentileofscore(data, 50)
q75 = stats.percentileofscore(data, 75)
print("25번째 백분위수:", q25)
print("50번째 백분위수:", q50)
print("75번째 백분위수:", q75)
sorted] 함수 활용:
Python 3.8 이상 버전에서는 sorted() 함수의 key 인자를 활용하여 백분위수를 계산할 수 있습니다.
import random
data = [random.randint(1, 100) for _ in range(100)]
def percentile(data, percentile):
"""
sorted 함수의 key 인자를 이용하여 백분위수 계산
Args:
data (list): 데이터 리스트
percentile (float): 백분위수 (0 ~ 1)
Returns:
float: 백분위수 값
"""
if not data:
return None
def key(x):
return x * percentile
sorted_data = sorted(data, key=key)
index = int(percentile * len(data))
return sorted_data[index]
# 예시 사용
q25 = percentile(data, 0.25)
q50 = percentile(data, 0.5)
q75 = percentile(data, 0.75)
print("25번째 백분위수:", q25)
print("50번째 백분위수:", q50)
print("75번째 백분위수:", q75)
라이브러리 활용 없이 직접 계산:
수학 공식을 직접 사용하여 백분위수를 계산할 수도 있습니다. 하지만, 프로그래밍 경험이 부족하거나, 복잡한 계산이 필요한 경우에는 적합하지 않습니다.
- 위에 소개된 방법들은 각각 장단점이 있으며, 상황에 맞게 적절한 방법을 선택해야 합니다.
- 더 빠른 속도와 정확성을 위해서는
numpy라이브러리를 사용하는 것을 추천합니다. - Pandas 라이브러리를 활용하면 백분위수 계산뿐만 아니라 다양한
python numpy statistics
