Python pandas.core.window.rolling.Rolling.quantile用法及代码示例

用法:
Rolling.quantile(quantile, interpolation='linear', **kwargs)

计算滚动分位数。

参数：

quantile：浮点数

要计算的分位数。 0 <= 分位数 <= 1。

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，此可选参数指定要使用的插值方法：

linear:i + (j - i) * fraction, where fraction is the fractional part of the index surrounded by i and j.

lower:i.

higher:j.

nearest:i or j whichever is nearest.

midpoint:(i + j) / 2.

**kwargs：

为了 NumPy 的兼容性，不会对结果产生影响。

Series或DataFrame

返回类型与 np.float64 dtype 的原始对象相同。

例子：

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> s.rolling(2).quantile(.4, interpolation='lower')
0    NaN
1    1.0
2    2.0
3    3.0
dtype:float64

>>> s.rolling(2).quantile(.4, interpolation='midpoint')
0    NaN
1    1.5
2    2.5
3    3.5
dtype:float64

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.core.window.rolling.Rolling.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：

例子：