pandas.DataFrame.quantile

DataFrame.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=False, interpolation='linear', method='single')[source]

Возвращает значения в заданном квантиле по указанной оси.

Параметры:

q:число или массив, по умолчанию 0.5 (50% квантиль)

Значение от 0 <= q <= 1, квантиль(и), который(ые) нужно вычислить.

axis:{0 или ‘index’, 1 или ‘columns’}, по умолчанию 0

Равно 0 или ‘index’ для строчных вычислений, 1 или ‘columns’ для столбцовых вычислений.

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включать только данные типа float, int или boolean.

Изменено в версии 2.0.0: Значение по умолчанию numeric_only теперь False.

interpolation:{‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’}

Этот необязательный параметр задаёт метод интерполяции, когда требуемый квантиль находится между двумя точками данных i и j:

• linear: i + (j - i) * fraction, где fraction — дробная часть индекса, окружённая i и j.

• lower: i.

• higher: j.

• nearest: i или j — ближайшее.

• midpoint: (i + j) / 2.

method:{‘single’, ‘table’}, по умолчанию ‘single’

Вычислять квантили по столбцам (‘single’) или по всем столбцам (‘table’). При ‘table’ разрешены только методы интерполяции ‘nearest’, ‘lower’ и ‘higher’.

Возвращаемое значение:

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.

См. также

core.window.rolling.Rolling.quantile

Подвижный квантиль.

numpy.percentile

Функция NumPy для вычисления процентиля.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame(np.array([[1, 1], [2, 10], [3, 100], [4, 100]]),
...                   columns=['a', 'b'])
>>> df.quantile(.1)
a    1.3
b    3.7
Name: 0.1, dtype: float64
>>> df.quantile([.1, .5])
       a     b
0.1  1.3   3.7
0.5  2.5  55.0

Указание method=’table’ вычислит квантиль по всем столбцам.

>>> df.quantile(.1, method="table", interpolation="nearest")
a    1
b    1
Name: 0.1, dtype: int64
>>> df.quantile([.1, .5], method="table", interpolation="nearest")
     a    b
0.1  1    1
0.5  3  100

Указание numeric_only=False также вычислит квантиль для datetime и timedelta данных.

>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 2],
...                    'B': [pd.Timestamp('2010'),
...                          pd.Timestamp('2011')],
...                    'C': [pd.Timedelta('1 days'),
...                          pd.Timedelta('2 days')]})
>>> df.quantile(0.5, numeric_only=False)
A                    1.5
B    2010-07-02 12:00:00
C        1 days 12:00:00
Name: 0.5, dtype: object