Python Pandas dataframe.quantile()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas dataframe.quantile()函數在請求的軸上返回給定分位數處的值numpy.percentile。

注意：在將頻率分布分為相等組的每個變量的任何一組值中，每個組包含總人口的相同部分。

用法： DataFrame.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation=’linear’)

參數：
q:float或array-like，默認值為0.5(分位數50％)。 0
axis:[{0，1，'index'，'columns'}(默認為0)] 0或'index'代表行，1或'columns'代表列
numeric_only:如果為False，還將計算日期時間和時間增量數據的分位數
interpolatoin:{“線性”，“較低”，“較高”，“中點”，“最近”}

返回：分位數：Series或DataFrame
->如果q是一個數組，將返回索引為q的DataFrame，列為self的列，值為分位數。
->如果q是浮點數，則將返回一個Series，其中index是self的列，而值是分位數。

範例1：采用quantile()函數查找“.2”分位數的值

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2], 
                   "B":[3, 2, 4, 3, 4], 
                   "C":[2, 2, 7, 3, 4],  
                   "D":[4, 3, 6, 12, 7]}) 
  
# Print the dataframe 
df

讓我們使用dataframe.quantile()函數為 DataFrame 中的每一列查找“ .2”的分位數

# find the product over the index axis 
df.quantile(.2, axis = 0)

輸出：

範例2：采用quantile()函數沿索引軸查找(.1，.25，.5，.75)誇納特。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2], 
                   "B":[3, 2, 4, 3, 4], 
                   "C":[2, 2, 7, 3, 4], 
                   "D":[4, 3, 6, 12, 7]}) 
  
# using quantile() function to 
# find the quantiles over the index axis 
df.quantile([.1, .25, .5, .75], axis = 0)

輸出：

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas dataframe.quantile()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。