Python cudf.DataFrame.quantile用法及代码示例

用法: DataFrame.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation='linear', columns=None, exact=True)

返回给定分位数的值。

参数：

q：浮点数或array-like: 0 <= q <= 1，要计算的分位数
axis：int: 轴是一个非函数参数
numeric_only：布尔值，默认为真: 如果为 False，还将计算 datetime 和 timedelta 数据的分位数。
interpolation：{ linear , lower , higher , midpoint , nearest }: 当所需的分位数位于两个数据点 i 和 j 之间时，此参数指定要使用的插值方法。默认 linear 。
columns：str 列表: 要包含的列名列表。
exact：布尔值: 是否使用近似或精确分位数算法。

Series或DataFrame

如果 q 是一个数组或numeric_only 设置为 False，将返回一个 DataFrame，其中 index 为 q，列是 self 的列，值是分位数。

如果 q 是浮点数，则将返回一个 Series，其中索引是 self 的列，值是分位数。

注意：

与 Pandas 的一个显著区别是，当 DataFrame 是非数字类型时，如果是 Pandas，结果预计是 Series。 cuDF 将返回一个 DataFrame，因为它不支持 Series 下的混合类型。

例子：

>>> import cupy as cp
>>> import cudf
>>> df = cudf.DataFrame(cp.array([[1, 1], [2, 10], [3, 100], [4, 100]]),
...                   columns=['a', 'b'])
>>> df
   a    b
0  1    1
1  2   10
2  3  100
3  4  100
>>> df.quantile(0.1)
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

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.DataFrame.quantile。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：