四分位数：四分位数（Quartile），也称四分位点，是指把一组数据中的所有数值由小到大排列并分成四等份时，处于三个分割点位置的数值。多应用于箱线图的绘制。
四分位数有三个，第一个四分位数称为下四分位数，第二个四分位数就是中位数，第三个四分位数称为上四分位数，分别用Q1、Q2、Q3表示。
第一步：确定四分位数的位置。Qi 所在的位置=i（n+1）/4，其中i=1，2，3。n表示资料项数。第二步：根据第一步四分位数的位置，计算相应四分位数。例1：某数学补习小组11人年龄（岁）为：17，19，22，24，
统计学解释
四分位数位置的确定方法有两种。其一是Excel函数QUARTILE.EXC的方法，四分位数例题及答案，也就是SPSS中使用的方法，其确定方法如下：
其二是Excel函数QUARTILE.INC的方法，其确定方法如下：
我们以如下一组数据作为例子：1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12；
首先确定四分位数的位置：Q1的位置= (n+1) × 0.25 Q2的位置= (n+1) × 0.5 Q3的位置= (n+1) × 0.75 n表示项数 对于四分位数的确定，有不同的方法，另外一种方法基于N-1 基础。即：Q1的位置=
用第一种方法确定的四分位数位置分别为3.25，6.5，9.75；用第二种方法确定的四分位数位置分别为3.75、6.5、9.25。
实现思路
例如：设25%的四分位数为Q25%，75%四分位数为Q75%，根据四分位数定义有：Q25%位置=n/4,Q75%位置=3n/4。
实现代码
定义测试数据
data_test=[1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12]
计算四分位数方法一（Excel的QUARTILE.EXC方法）
测试
Me=〔X（n/2）+ X（n/2+1）〕/2---当样本数偶奇数 低四分位数（即第二十五百分位数）P（25）和高四分位数（即第七十五百 分位数）P（75）的计算公式如下：P(M)=X（【Mn/100】+1）---当 Mn/100 不 。
结果
第1四分位数 3.25第2四分位数 6.5第3四分位数 9.75
计算四分位数方法二（Excel的QUARTILE.INC方法）
import math#其中data为数据组，n为第几个四分位数def quantile_inc(data，n): if n<1 or n>3: return false data.sort() position = 1 + (len(data)-1)*n/4 pos_integer = int(math.modf(position)[1]) pos_decimal = position - pos_integer quartile = data[pos_integer - 1] + (data[pos_integer] - data[pos_integer - 1])*pos_decimal return quartile
四分位数（Quartile）,即统计学中,把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的得分就是四分位数.第一四分位数 (Q1),又称“较小四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字.第二四。
测试
结果
第1四分位数 3.75第2四分位数 6.5第3四分位数 9.25
调用numpy的percentile方法计算四分位数
import numpyprint('第1四分位数'，numpy.percentile(data_test，(25)))print('第2四分位数'，numpy.percentile(data_test，(50)))print('第3四分位数'，numpy.percentile(data_test，(75)))
结果
第1四分位数 3.75第2四分位数 6.5第3四分位数 9.25
代码解释
x=math.modf(i) #获取i的整数位整数位和小数位，其中x[0]为小数位，x[1]为整数位
