计算出数据集非NaN元素得第5个百分位数和第95个百分位数

你可以使用`numpy`库中的`percentile`函数来计算数据集的非NaN元素的第5个百分位数和第95个百分位数。首先需要使用`pandas`库读取你的数据集，并将其中的NaN值删除或替换为其他值，然后再使用`numpy`库的`percentile`函数计算第5个百分位数和第95个百分位数。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 删除或替换NaN值
df = df.dropna()  # 直接删除包含NaN值的行
# df = df.fillna(0)  # 将NaN值替换为0

# 计算第5个百分位数和第95个百分位数
p5 = np.percentile(df.values, 5)
p95 = np.percentile(df.values, 95)

print("非NaN元素的第5个百分位数为：", p5)
print("非NaN元素的第95个百分位数为：", p95)

在这个示例代码中，我们首先读取了数据集，然后使用`dropna`方法删除了包含NaN值的行。接着使用`numpy`库的`percentile`函数计算了第5个百分位数和第95个百分位数，并通过`print`函数输出了它们的值。

相关问题

计算出数据集非空元素得第5个百分位数和第95个百分位数。

你可以使用`numpy`库中的`percentile`函数来计算数据集的第5个百分位数和第95个百分位数。首先需要使用`pandas`库读取你的数据集，并将其中的空值（NaN）删除或替换为其他值，然后再使用`numpy`库的`percentile`函数计算第5个百分位数和第95个百分位数。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 删除或替换空值
df = df.dropna()  # 直接删除包含空值的行
# df = df.fillna(0)  # 将空值替换为0

# 计算第5个百分位数和第95个百分位数
p5 = np.percentile(df.values, 5)
p95 = np.percentile(df.values, 95)

print("第5个百分位数为：", p5)
print("第95个百分位数为：", p95)

在这个示例代码中，我们首先读取了数据集，然后使用`dropna`方法删除了包含空值的行。接着使用`numpy`库的`percentile`函数计算了第5个百分位数和第95个百分位数，并通过`print`函数输出了它们的值。

通过streamlit展示数据集“mobile_sales_data.csv" 描述性分析结果，分析项目包括：count：非空（非NA/null）值的数量，平均值，标准差，最小值，第25百分位数，中位数，第75百分位数，最大值，运行结果截图粘贴到答题框中。（编码实现）

要在Streamlit中展示数据集`mobile_sales_data.csv`的描述性统计分析，首先你需要安装Streamlit库，然后导入所需的库如pandas、numpy和streamlit。以下是步骤以及一个简单的Python代码示例：

# 导入必要的库
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据集
data = pd.read_csv('mobile_sales_data.csv')

# 明确标题
st.title("Mobile Sales Data Descriptive Analysis")

# 创建一个新的大表格
with st.expander("Show Detailed Statistics"):
    # 使用pandas计算描述性统计信息
    stats = data.describe(include='all')  # 包含所有值（包括NaN）
    
    # 展示每一列的统计信息
    for col in stats.columns:
        col_stats = stats[col]
        
        # 显示计数（非空值的数量），并标记为"Count"
        count_col = f"{col} Count: {col_stats['count']}"
        st.write(count_col)
        
        # 其他统计指标
        other_stats = [
            f"Mean: {col_stats['mean']}",
            f"Standard Deviation: {col_stats['std']}",
            f"Min: {col_stats['min']}",
            f"25th Percentile: {col_stats['25%']}",
            f"Median: {col_stats['50%']}",
            f"75th Percentile: {col_stats['75%']}",
            f"Max: {col_stats['max']}",
        ]
        
        # 按行显示其他统计值
        for stat in other_stats:
            st.write(stat)

# 如果需要，你可以在这里插入代码来生成结果截图，但是Streamlit本身无法直接保存输出结果的图片，通常你会手动截屏或者将数据导出为图像文件，然后上传。

请注意，在实际操作中，由于Streamlit不直接支持屏幕截图功能，所以显示的分析结果最好以文字形式呈现。如果你希望分享可视化图表，可以考虑使用matplotlib、seaborn或其他绘图库，然后把图片保存到本地再上传。