pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.quantile
-
DataFrameGroupBy.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation='linear') -
Возвращает значения в заданном квантиле по указанной оси, как в numpy.percentile.
Параметры: q : число или массив, по умолчанию 0.5 (квантиль 50%)
0 <= q <= 1, квантиль(и), который нужно вычислить
axis : {0, 1, ‘index’, ‘columns’} (по умолчанию 0)
0 или ‘index’ для строчных, 1 или ‘columns’ для столбцовых
interpolation : {‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’}
Добавлена в версии 0.18.0.
Этот необязательный параметр указывает метод интерполяции, который следует использовать, когда искомый квантиль находится между двумя точками данных
iиj:- linear:
i + (j - i) * fraction, гдеfraction— дробная часть индекса, окружённаяiиj. - lower:
i. - higher:
j. - nearest:
iилиj, что ближе. - midpoint: (
i+j) / 2.
Возвращает: quantiles : Series или DataFrame
- Если
q— массив, возвращается DataFrame, где индекс —q, столбцы — столбцы self, а значения — квантили. - Если
q— число, возвращается Series, где индекс — столбцы self, а значения — квантили.
Примеры
>>> df = DataFrame(np.array([[1, 1], [2, 10], [3, 100], [4, 100]]), columns=['a', 'b']) >>> df.quantile(.1) a 1.3 b 3.7 dtype: float64 >>> df.quantile([.1, .5]) a b 0.1 1.3 3.7 0.5 2.5 55.0 - linear:
© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.1/generated/pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.quantile.html