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道练习

四分位数、分位数与五分位数

分位数是总结数值数据的有力工具，既能衡量集中趋势与离散程度，也能帮助判断某个数据点在整个数据集中的相对位置。例如，您可能想给网站上最活跃的 10% 用户提供折扣。

在本练习中，您将计算四分位数、五分位数和十分位数，分别把数据集划分为 4、5、10 份。

pandas 已以 pd 导入，numpy 已以 np 导入，并已提供 food_consumption 数据。

说明 1/3

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  • 1
    • 计算 food_consumption 中 co2_emission 列的四分位数。
  • 2
    • 计算将数据分为 5 份的 6 个分位数（五分位）——针对 food_consumption 的 co2_emission 列。
  • 3
    • 计算将数据分为 10 份的 11 个分位数（十分位），基于 co2_emission。