Un mini describe() : quartiles

Partie 5 · ★★★

.describe() donne min, 25 %, 50 %, 75 %, max. pandas interpole linéairement ; en Python pur, statistics.quantiles(data, n=4, method="inclusive") donne les mêmes quartiles (méthode « inclusive »). Calcule le résumé du salaire sous forme de dictionnaire.

employes = [
    {"id": 1, "nom": "Alice", "age": 25, "ville": "Paris", "salaire": 42000},
    {"id": 2, "nom": "Bob", "age": 31, "ville": "Lyon", "salaire": 38000},
    {"id": 3, "nom": "Chloé", "age": 45, "ville": "Toulouse", "salaire": 52000},
    {"id": 4, "nom": "David", "age": 35, "ville": "Paris", "salaire": 61000},
    {"id": 5, "nom": "Eve", "age": 22, "ville": "Lille", "salaire": 33000},
]
import statistics as st
s = [e["salaire"] for e in employes]
q1, q2, q3 = st.quantiles(s, n=4, method="___")
resume = {"min": min(s), "q1": q1, "mediane": q2, "q3": q3, "max": ___(s)}

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