python根据显著性水平计算正态分布分位点
原始数据:
Aaa |
Aa |
A |
Baa |
Ba |
B |
Caa-C |
Default |
91.69% |
8.06% |
0.14% |
0.06% |
0.05% |
0.00% |
0.00% |
0.00% |
0.40% |
90.07% |
9.03% |
0.37% |
0.05% |
0.02% |
0.02% |
0.04% |
0.05% |
1.86% |
92.32% |
5.32% |
0.30% |
0.09% |
0.02% |
0.05% |
0.02% |
0.07% |
2.94% |
92.86% |
3.34% |
0.50% |
0.14% |
0.14% |
0.00% |
0.02% |
0.12% |
6.16% |
84.67% |
7.76% |
0.91% |
0.37% |
0.01% |
0.01% |
0.04% |
0.16% |
5.24% |
83.80% |
9.13% |
1.62% |
0.00% |
0.01% |
0.01% |
0.02% |
0.14% |
6.92% |
84.15% |
8.77% |
结果:
完整的代码:
from scipy import stats
import pandas as pd
import numpy as npdata=pd.read_excel("sheet2.xlsx") #读数据
print(data.columns)
print(data.values)
result=[[] for i in range(len(data.values))] # 存放结果
for idx,line in enumerate(data.values):temp=0for i in line:temp=temp+iresult[idx].append(stats.norm.ppf(temp)) #round(
name=['Aaa', 'Aa', 'A', 'Baa', 'Ba', 'B', 'Caa-C', 'Default']
test=pd.DataFrame(columns=name,data=result)
test=test.replace([np.inf, -np.inf],10) #无穷大
test = test.fillna(-1)
test.to_excel('result.xlsx')
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