Pythonでは、numpyやpandasパッケージのquantile()関数を使用して四分位数を計算することができます。四分位数は、データセットを四等分する値で、Q1（第一四分位数）、Q2（第二四分位数）、Q3（第三四分位数）は、データの25％、50％、75％がそれぞれ以下になる値を指します。
例えば、データセットdataの第一四分位数（上位四分位数）を求めるには、次のようにします。
import numpy as np
q1 = np.quantile(data, 0.25)
このコードは、データセットdataの25%のデータがこの値以下になる値、つまり第一四分位数（上位四分位数）を求めます。
また、pandasのデータフレームに対しても同様にquantile()関数を使用することができます。例えば、データフレームdfの列time_diffの第一四分位数を求めるには、次のようにします。
q1 = df['time_diff'].quantile(0.25)
このように、Pythonを使用して四分位数を計算する方法は非常に簡単で、データ分析において重要な統計量を簡単に取得することができます。