iqr

所述 配对双样品的Wilcoxon检验 一种的非参数检验，其可以被用于比较样品的两个独立数据。 本文介绍如何在ř中计算两个样本的秩检验。 可视化数据并在ř中计算的Wilcoxon测试 ř函数用于计算的秩检验 为了执行两个样本的Wilcoxon检验，比较两个独立样本（x＆y）的 均值 ，R函数 wilcox.test （）可以如下使用： wilcox.test(x, y, alternative = "two.sided") x，y ：数字向量 替代方案 ：替代假设允许值是“two.sided”（默认值），“更大”或“更少”之一。 将数据导入R. 准备数据 将数据保存 在外部的.TXT选项卡或的的.csv文件中 将您的数据导入ř 如下： # If .txt tab file, use this my_data <- read.delim( file.choose()) # Or, if .csv file, use this my_data <- read.csv( file.choose()) 在这里，我们将使用一个示例数据集，其中包含18个人（9名女性和9名男性）的权重： # Data in two numeric vectors women_weight <- c( 38.9, 61.2, 73.3, 21.8, 63.4, 64.6, 48.4, 48.8, 48.5)

Is there a built-in way to do filtering on a column by IQR(i.e. values between Q1-1.5IQR and Q3+1.5IQR)? also, any other possible generalized filtering in pandas suggested will be appreciated. As far as I know, the most compact notation seems to be brought by the query method. # Some test data np.random.seed(33454) df = ( # A standard distribution pd.DataFrame({'nb': np.random.randint(0, 100, 20)}) # Adding some outliers .append(pd.DataFrame({'nb': np.random.randint(100, 200, 2)})) # Reseting the index .reset_index(drop=True) ) # Computing IQR Q1 = df['nb'].quantile(0.25) Q3 = df['nb']