python pandas df.quantile 计算样本的分位数
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import pandas as pd
import numpy as np
def quantile_test(): """ 计算样本的分位数(0到1) Return value at the given quantile. 计算的时候总共分3步, 1.对要计算的一组数据进行从小到大的排列 2.4个元素的数据,将其相邻的两个元素搭配,可分成3组 fraction = 3 * 计算样本的分位数(0到1) 3. 根据fraction 判断是哪组数据0-1是第一组。1到2是第二组...... 4. linear: i + (j - i) * fraction lower: i. 这组数据中的小值 higher: j. 这组数据中的大值,fraction 是第三步中的小数部分,意思是当前这组数据的0到1的分位数 """ df = pd.DataFrame(np.array([[1, 1], [2, 100], [3, 10], [4, 100]]), columns=[‘a‘, ‘b‘]) print(df) print("-----计算样本的分位数------") print(df.quantile([.1, .2, .3, .4, .5, .6, .7, .8], numeric_only=True)) if __name__ == ‘__main__‘: quantile_test()
返回结果: a b 0 1 1 1 2 100 2 3 10 3 4 100 -----计算样本的分位数------ a b 0.1 1.3 3.7 0.2 1.6 6.4 0.3 1.9 9.1 0.4 2.2 28.0 0.5 2.5 55.0 0.6 2.8 82.0 0.7 3.1 100.0 0.8 3.4 100.0
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