pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.quantile

DataFrameGroupBy.quantile

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

Параметры:

q : число или массив, по умолчанию 0.5 (50% квантиль) 0 <= q <= 1, квантиль(и), которые нужно вычислить axis : {0, 1, ‘index’, ‘columns’} (по умолчанию 0) 0 или ‘index’ для строчной, 1 или ‘columns’ для столбцовой interpolation : {‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’} Новое в версии 0.18.0. Этот необязательный параметр задает метод интерполяции, который нужно использовать, когда желаемый квантиль находится между двумя точками данных i и j: linear: i + (j - i) * fraction, где fraction — дробная часть индекса, ограниченная i и j. lower: i. higher: j. nearest: i или j, который ближе всего. midpoint: (i + j) / 2.

Возвращает:

quantiles : Series или DataFrame Если q — массив, будет возвращен 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