python dataframe 分位数_Python pandas.DataFrame.quantile函数方法的使用

DataFrame.quantile(self, q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation='linear')[source]

返回在请求轴上的给定的quantile值。

参数：q : float 或 array-like, 默认 0.5 (50% quantile)

要计算的quantile值在0 <= q <= 1之间。

axis : {0, 1, ‘index’, ‘columns’}(默认为 0)

行为0或' index '，列为1或'columns'。

numeric_only : bool，默认值True

如果为False，也将计算datetime和timedelta数据的quantile。

interpolation: {‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’}

这个可选参数指定了当所需quantile位于两个数据点i和j之间时要使用的插值方法:

1) linear: i + (j - i) *fraction，其中分数是指数中被i和j包围的小数部分。

2) lower: i

3) higher: j

4) nearest: i或j，以最接近的为准。

5) midpoint: (i + j) / 2

返回值：Series或 DataFrame

如果q是数组，则将返回DataFrame，其中

index是q，列是self的列，值是quantiles。

如果q为float，则在

index是self的列，值是quantiles。

例子>>> df = pd.DataFrame(np.array([[1, 1], [2, 10], [3, 100], [4, 100]]),

... columns=['a', 'b'])

>>> df.quantile(.1)

a 1.3

b 3.7

Name: 0.1, dtype: float64

>>> df.quantile([.1, .5])

a b

0.1 1.3 3.7

0.5 2.5 55.0

指定numeric_only = False还将计算日期时间和时间增量数据的分位数>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 2],

... 'B': [pd.Timestamp('2010'),

... pd.Timestamp('2011')],

... 'C': [pd.Timedelta('1 days'),

... pd.Timedelta('2 days')]})

>>> df.quantile(0.5, numeric_only=False)

A 1.5

B 2010-07-02 12:00:00

C 1 days 12:00:00

Name: 0.5, dtype: object

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