我有一个 pandas 数据框 my_df,我可以在其中找到给定列的 mean()、median()、mode():
my_df['field_A'].mean()
my_df['field_A'].median()
my_df['field_A'].mode()
我想知道是否可以找到更详细的统计数据,例如 90%?谢谢!
原文由 Edamame 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议
我有一个 pandas 数据框 my_df,我可以在其中找到给定列的 mean()、median()、mode():
my_df['field_A'].mean()
my_df['field_A'].median()
my_df['field_A'].mode()
我想知道是否可以找到更详细的统计数据,例如 90%?谢谢!
原文由 Edamame 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议
假设系列 s
s = pd.Series(np.arange(100))
获取分位数 [.1, .2, .3, .4, .5, .6, .7, .8, .9]
s.quantile(np.linspace(.1, 1, 9, 0))
0.1 9.9
0.2 19.8
0.3 29.7
0.4 39.6
0.5 49.5
0.6 59.4
0.7 69.3
0.8 79.2
0.9 89.1
dtype: float64
要么
s.quantile(np.linspace(.1, 1, 9, 0), 'lower')
0.1 9
0.2 19
0.3 29
0.4 39
0.5 49
0.6 59
0.7 69
0.8 79
0.9 89
dtype: int32
原文由 piRSquared 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议
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您可以使用 pandas.DataFrame.quantile() 函数,如下所示。