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Solución:
En la documentación de pandas hay información sobre el cálculo de cuantiles, donde se hace referencia a numpy.percentile:
Valor devuelto en el cuantil dado, a la numpy.percentile.
Luego, revisando la explicación de numpy.percentile, podemos ver que el método de interpolación está configurado para lineal por defecto:
lineal: i + (j – i) * fracción, donde fracción es la parte fraccionaria del índice rodeada por i y j
Para su caso específico, el cuantil 25 resulta de:
res_25 = 4 + (6-4)*(3/4) = 5.5
Para el cuantil 75 obtenemos:
res_75 = 8 + (10-8)*(1/4) = 8.5
Si configura el método de interpolación en “punto medio”, obtendrá los resultados que pensó.
.
Creo que es más fácil de entender al ver este cálculo como min+(max-min)*percentil. Tiene el mismo resultado que esta función descrita en NumPy:
lineal: i + (j – i) * fracción, donde fracción es la parte fraccionaria del índice rodeada por i y j
res_25 = 4+(10-4)*percentile = 4+(10-4)*25% = 5.5
res_75 = 4+(10-4)*percentile = 4+(10-4)*75% = 8.5
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