jupyter求每科分数线的四分位数极差

在Jupyter Notebook中，你可以使用pandas库来处理数据并计算每科的分数线的四分位数和极差。首先，你需要导入必要的库，如pandas和numpy：

import pandas as pd
import numpy as np

假设你有一个包含学生分数的数据框`df`，其中有一列是关于每科的成绩`scores_column`。你可以按照以下步骤操作：

1. 加载和清洗数据（如果需要）：

# 假设df是你的数据框
df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为实际文件路径
df = df.dropna()  # 删除缺失值

2. 计算每科的分数线（这里假设最低分为分数线）：

min_scores = df.groupby('subject')['scores_column'].min()

3. 计算每科的四分位数。pandas的`quantile`函数可以得到四分位数。例如，你可以计算Q1（第一四分位数），Q3（第三四分位数）：

q1_scores = df.groupby('subject')['scores_column'].quantile(0.25)
q3_scores = df.groupby('subject')['scores_column'].quantile(0.75)

4. 极差计算：

iqr_scores = q3_scores - q1_scores  # 四分位距（Interquartile Range，IQR），即极差的一种近似

现在，`min_scores`, `q1_scores`, `q3_scores`, 和 `iqr_scores` 分别包含了每科的分数线、Q1、Q3以及四分位数极差。