pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.quantile

DataFrameGroupBy.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation='linear')

Возвращает значения в заданном квантиле по запрошенной оси, как в numpy.percentile.

Параметры:

q : число или массив-подобный объект, по умолчанию 0,5 (квантиль 50%) 0 ≤ q ≤ 1, квантиль(и) для вычисления axis : {0, 1, ‘индекс’, ‘колонки’} (по умолчанию 0) 0 или ‘индекс’ для строчных, 1 или ‘колонки’ для столбцовых interpolation : {‘линейный’, ‘нижний’, ‘верхний’, ‘серединный’, ‘ближайший’} Новое в версии 0.18.0. Этот необязательный параметр задаёт метод интерполяции, когда искомый квантиль лежит между двумя точками данных i и j: линейный: i + (j - i) * fraction, где fraction — дробная часть индекса, окружённая i и j. нижний: i. верхний: j. ближайший: i или j, какой из них ближе. серединный: (i + j) / 2.

Возвращает:

quantiles : Series или DataFrame Если q — массив, будет возвращён DataFrame, где индекс — q, столбцы — столбцы self, а значения — квантили. Если q — число, будет возвращена 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